大语言模型（LLM）解析：从 GPT 到 DeepSeek（Transformer 布局、主流 LLM ...

1. 引言

大语言模型（LLM, Large Language Model）比年来发展迅速，从早期的基于统计和规则的语言处理模型，到深度学习时代的 Transformer 布局，再到目前各国科技企业推出的大规模预训练模型，如 OpenAI 的 GPT 系列、国内的 DeepSeek、Manus、通义千问等。这些模型在天然语言处理（NLP）领域取得了突破性的希望，使 AI 具备更强的理解和生成能力。本文将深入探讨 LLM 的焦点技能、发展历程以及主流模型的对比分析。

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2. LLM 的焦点技能底子

(1) Transformer 布局——大模型的基石

大部分 LLM（如 GPT、DeepSeek）都是基于 Transformer 布局构建的，它由 Google 在 2017 年提出，代替了 RNN、LSTM 等传统神经网络，在 NLP 任务中取得了革命性希望。
Transformer 关键组成部分：

• Self-Attention（自留意力机制）：可以或许捕获长间隔依赖关系，使模型能关注输入序列中不同部分的接洽。
  
• Multi-Head Attention（多头留意力）：增强模型的表达能力，让它能关注多个不同的语义信息。
  
• Position Encoding（位置编码）：弥补 Transformer 缺乏序列处理能力的缺点。
  
• Feed Forward Network（前馈神经网络）：对每个 token 进行独立的非线性变换，提高模型复杂度。
  
• Layer Normalization（层归一化）与 Residual Connection（残差连接）：稳固训练，防止梯度消散或爆炸。
  

Transformer 相比传统 RNN/LSTM 的优势：
✅ 并行盘算：RNN 必要逐个处理序列，而 Transformer 能并行盘算，大幅提高训练效率。
✅ 长间隔依赖：RNN 布局难以捕获长文本中的语义关系，而 Transformer 依赖自留意力机制可以高效处理长文本。
✅ 可扩展性：随着盘算资源的增加，Transformer 布局可以扩展到更大规模的模型，如 GPT-4、DeepSeek-V2 等。

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(2) 预训练与微调（Pretraining & Fine-tuning）

大语言模型的训练通常分为两个阶段：
1️⃣ 预训练（Pretraining）：在大规模无标注文本数据上进行自监视学习，使模型具备通用的语言理解能力。
2️⃣ 微调（Fine-tuning）：针对特定任务（如对话、编程、翻译等）进行监视微调，提高模型在特定应用场景下的表现。
主流的预训练任务：

• Masked Language Model（MLM）：BERT 采用的训练方式，随机遮掩部分单词，要求模型预测缺失部分。
  
• Causal Language Model（CLM）：GPT 采用的方式，基于左到右的次序预测下一个单词，使其得当生成任务。
  
• Prefix-Tuning / Instruction Tuning：通过少量任务指令微调，使模型更符适用户需求（如 ChatGPT 通过 RLHF 训练）。
  

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3. 经典大语言模型的演进

(1) GPT 系列（OpenAI）

版本紧张特点GPT-1（2018）采用 Transformer 解码器布局，仅使用自回归语言建模。GPT-2（2019）规模更大（15 亿参数），可以或许生成更流畅的文本，但未开源。GPT-3（2020）1750 亿参数，具备强盛的生成能力，涌现出零样本/少样本学习能力。GPT-4（2023）结合图像、代码等多模态输入，支持更复杂的任务处理。 焦点技能突破：
✅ 更大参数规模：参数从 1 亿级别增长到万亿级别，提高了理解和生成能力。
✅ In-Context Learning（上下文学习）：无需微调，模型可以根据上下文推理并顺应新任务。
✅ RLHF（人类反馈强化学习）：增强对人类指令的理解，使其回答更符适用户需求。

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(2) 国内 LLM 发展：DeepSeek、Manus、通义千问

随着国内大模型的发展，多个国产 LLM 迅速崛起：
模型参数规模紧张特点DeepSeek700B自研 Transformer 布局，代码能力强，适用于 AI 编程助手。Manus100B+突出逻辑推理能力，得当多轮对话和专业任务。通义千问100B+具备强盛的中文理解能力，并且支持多模态输入。 ✅ 国产大模型的优势：

• 更符合中文语境，在中文 NLP 任务上表现更优。
  
• 适用于国内羁系情况，可以落地到企业私有化部署。
  
• 一些模型对编程、金融、医疗等垂直领域进行了针对性优化。
  

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4. 主流 LLM 的对比分析

模型训练数据参数规模适用场景开源情况GPT-4大规模互联网数据1.8T+通用生成任务、问答、编程商业化DeepSeek代码 + 互联网700BAI 编程、逻辑推理部分开源Manus知识图谱 + 文本100B+专业领域问答未开源通义千问互联网 + 专业领域100B+中文 NLP、多模态任务部分开源 ✅ 怎样选择得当本身的 LLM？

• 普通用户：GPT-4 交互体验最好，得当日常对话。
  
• 技能开发者：DeepSeek 代码能力强，得当 AI 编程。
  
• 企业应用：通义千问得当中文业务，易于本地化部署。
  

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5. 将来趋势与总结

大语言模型的将来发展趋势包括：
1️⃣ 更大规模：突破万亿参数级别，提高推理能力。
2️⃣ 更高效推理：优化盘算开销，使大模型更易落地。
3️⃣ 多模态融合：支持文本、图像、语音等多种输入方式。
4️⃣ 个性化微调：让 AI 更顺应特定行业和用户需求。
下一篇预告：大语言模型的应用：代码生成、对话 AI、内容创作

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这篇文章具体先容了 LLM 的焦点技能、主流模型及其应用。下一篇将进一步探讨 国表里主流 AI 大模型盘点等，敬请等待！

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