大语言模型的发展一共要经历几个阶段

大语言模型的发展可以粗略地分为以下几个关键阶段，每个阶段都标志着技术上的重要突破和应用上的扩展： 一、基础模型阶段 时间范围：大致从2017年至2021年。

主要事件： Transformer架构的提出：2017年，Vaswani等人提出了Transformer架构，在机器翻译任务上取得了突破性进展。

这一架构的提出为后续大语言模型的发展奠定了基础。

预训练语言模型的兴起：2018年，Google和OpenAI分别提出了BERT和GPT-1模型，标志着预训练语言模型时代的开启。

这些模型通过在大规模无标注文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言结构和模式，为后续的自然语言处理任务提供了强有力的模型基础。

模型参数量的增长：随着技术的不断发展，大语言模型的参数量不断增长。

从GPT-1的1.17亿参数，到GPT-2的15亿参数，再到GPT-3的1750亿参数，模型规模的扩大显著提升了模型的性能和泛化能力。

二、能力探索阶段 时间范围：大致从2019年至2022年。

主要事件： 零样本和少样本学习：研究人员开始探索如何在大规模语言模型不进行特定任务微调的情况下发挥其能力。

例如，使用GPT-2模型研究了零样本情况下的任务处理能力，通过GPT-3模型研究了少样本学习的方法。

指令微调（Instruction Tuning）：为了进一步提升模型在多种任务上的表现，研究人员提出了指令微调方案。

通过将大量各类型任务统一为生成式自然语言理解框架，并构造训练语料进行微调，使得模型能够更好地理解和执行各种指令。

三、突破发展阶段 时间范围：以2022年11月ChatGPT的发布为起点至今。

主要事件： ChatGPT的发布：ChatGPT通过一个简单的对话框，利用大规模语言模型实现了问题回答、文稿撰写、代码生成、数学解题等多种能力。

它在开放领域问答、自然语言生成式任务以及对话上文理解等方面展现出了远超大多数人的能力。

多模态理解能力的发展：随着技术的不断进步，大语言模型开始具备多模态理解能力。

例如，GPT-4不仅擅长处理文本数据，还能理解和生成图像、音频等多种模态的数据。

各大公司和研究机构的竞相发布：在ChatGPT的推动下，各大公司和研究机构纷纷发布了类似的大规模语言模型系统，如Google的Bard、百度的文心一言、科大讯飞的星火大模型等。

这些系统的发布进一步推动了自然语言处理技术的发展和应用。

综上所述，大语言模型的发展经历了基础模型、能力探索和突破发展三个阶段。

每个阶段都伴随着技术上的重要突破和应用上的广泛拓展，为自然语言处理领域带来了深远的影响。