大模型认知之旅——理论基础与时代意义【大模型·大未来】

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【摘要】 本文为 “‘大模型 · 大未来’——银行业智能化转型新航向 ” 系列文章第一篇。开篇破题，重在理论阐释。从历史纵深处出发，娓娓道来大模型技术的发展脉络，深入地剖析了大模型区别于传统机器学习的独特优势，如海量参数、自监督学习、少样本学习等，并结合银行业务实际，展望了大模型技术蕴藏的巨大应用潜力。作者还就大模型下的数据驱动逻辑和模型智能边界进行了理性辩证，为后文深入讨论埋下伏笔。（关于本系列详情请见本文后附） 【作者】苟志龙 某股份制银行 总行数据产品团队负责人 引言：大模型技术的发展历程与重要性 人工智能的发展史可谓跌宕起伏，从早期的符号主义和专家系统，到上世纪 80 年代的联结主义和神经网络，再到 21 世纪初的深度学习和大数据驱动，AI 技术一步步走向成熟。尤其是近年来，随着 ………………………………