大语言模型学习
大语言模型发展历程
当前国内外主流LLM模型
一、国外主流LLM
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LLaMA2
- Meta推出的开源模型，参数规模涵盖70亿至700亿，支持代码生成和多领域任务适配57。
- 衍生版本包括Code Llama（代码生成优化）和Llama Chat（对话场景）56。
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GPT系列（GPT-3.5/GPT-4）
- OpenAI开发的闭源模型，以多模态能力和长文本生成为核心优势，广泛应用于对话、代码生成等场景38。
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BLOOM
- 由Hugging Face联合多国团队开发，1760亿参数，支持46种自然语言和13种编程语言，强调透明度和开源协作5。
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PaLM & Claude
- Google的PaLM和Anthropic的Claude均为闭源模型，前者侧重科学计算，后者强化了推理和多模态能力37。
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BERT
- Google早期基于Transformer架构的模型，虽参数较小（约3.4亿），但在自然语言理解任务中仍具影响力5。
二、国内主流LLM
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文心一言（ERNIE Bot）
- 百度研发的知识增强模型，融合万亿级数据和千亿级知识图谱，支持复杂问答和创意生成37。
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通义千问
- 阿里巴巴推出的开源模型（7B版本），基于Transformer架构，优化中英文混合任务处理36。
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ChatGLM系列
- 包括ChatGLM-6B（62亿参数）和ChatGLM2-6B，支持双语对话，通过量化技术降低部署成本14。
- 衍生模型VisualGLM-6B（78亿参数）整合视觉与语言模态，实现图文交互46。
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盘古大模型
- 华为开发的多模态模型，覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）及科学计算领域7。
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MiLM-6B
- 小米研发的64亿参数模型，在C-Eval和CMMLU中文评测中表现优异，尤其擅长STEM科目1。
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MOSS
- 支持中英双语的开源对话模型，通过强化学习优化生成质量，适用于通用问答场景14。
三、其他特色模型
- CodeFuse-13B：专精代码生成，预训练数据覆盖40+编程语言，HumanEval评测准确率达37.1%1。
- 鹏程·盘古α：中文预训练模型，参数规模达千亿级，侧重长文本生成和领域适配6。
- LaWGPT：基于中文法律知识微调的模型，适用于法律咨询和文书生成6。
大模型不足
当前大模型的不足主要体现在以下方面：
一、技术架构缺陷
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数据与算力依赖过高
大模型训练需消耗海量多模态数据及算力，万亿级参数规模导致资源投入呈指数级增长12。此外，海量小文件存储面临元数据管理挑战，需平衡扩展性与访问延时1。 -
逻辑推理能力薄弱
在处理需逻辑推理、数值计算的复杂问题时表现较差，尤其在多步骤推理场景中准确率显著下降23。例如20步推理后准确率可能低于36%4。 -
灾难性遗忘与无记忆性
训练新任务会损害原有任务性能，且在推理阶段无法记忆历史数据或场景（如自动驾驶需反复重新计算路况）23。多数大模型不具备持续记忆能力，依赖有限上下文窗口38。
二、知识与应用局限
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知识时效性与领域局限
大模型知识库仅覆盖训练数据截止时间点内容，无法实时更新5。同时缺乏特定领域（如企业私有数据）的专业知识，影响垂直场景应用效果5。 -
幻觉问题频发
生成内容存在事实性错误或虚构信息，例如伪造参考文献、错误解答数学题等。这与基于概率预测的Transformer架构特性直接相关45。
三、模型可控性不足
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自我纠错能力缺失
无法识别错误来源（如训练数据缺陷或算法漏洞），更缺乏自主修正机制。典型案例包括GPT-4算术错误后无法定位问题根源23。 -
黑箱模型可解释性差
决策过程不透明，导致医疗、法律等关键领域应用受限。调试困难进一步加剧优化挑战46。
四、资源与安全风险
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计算成本高昂
训练与部署需超大规模算力支持，对普通机构形成技术壁垒16。 -
数据偏见与标注错误
训练数据隐含社会偏见可能被放大，人工标注错误易导致模型认知偏差6。
AIGC产业解析
AIGC基础层
算力基础 数据基础 算法基础
AIGC大模型层
通用基础大模型 行业垂直型基础大模型 业务垂直基础大模型
AIGC工具层
AI Agents 模型平台 模型服务 AutoGPT LangChain
AIGC应用层