大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路

从Transformer到DeepSeek-R1

原标题：大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路
文章来源：人工智能学家
内容字数：17367字

大语言模型的性发展：从Transformer到DeepSeek-R1

本文回顾了大语言模型（LLM）的快速发展历程，从2017年的Transformer架构到2025年DeepSeek-R1的出现，展现了人工智能领域的巨大变革。

1. 语言模型及自回归特性

语言模型旨在处理、理解和生成类似人类语言的内容。大多数LLM采用自回归方式，根据前面的词元预测下一个词元的概率分布，从而生成文本。解码算法，如贪心搜索或随机采样，决定下一个输出词元。

2. Transformer架构的性意义 (2017)

Transformer架构通过自注意力机制解决了RNN和LSTM在处理长距离依赖和并行计算方面的不足，为现代LLM奠定了基础。其关键创新包括自注意力机制、多头注意力、前馈网络、层归一化和位置编码。

3. 预训练Transformer模型时代 (2018-2020)

BERT和GPT模型家族的兴起，展示了大规模预训练和微调的强大力量。BERT采用双向训练方法，提高了上下文理解能力；GPT系列专注于生成能力，GPT-3的1750亿参数标志着模型规模的突破。

4. 训练后对齐：解决“幻觉”问题 (2021-2022)

为了解决LLM生成的文本与事实相矛盾的问题（“幻觉”），监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）技术被开发出来。SFT通过高质量的输入-输出对训练模型，而RLHF则通过人类对模型输出进行排名来训练奖励模型，引导模型生成更符合人类期望的输出。ChatGPT的出现，标志着对话式AI的新时代。

5. 多模态模型的兴起 (2023-2024)

GPT-4V和GPT-4o等多模态LLM将文本、图像、音频和视频整合到统一系统中，实现了更丰富的交互和更复杂的问题解决。

6. 开源和开放权重模型的普及 (2023-2024)

开源和开放权重模型的出现，使得先进的AI技术得以更广泛地应用，促进了社区驱动的创新，缩小了闭源模型与开放权重模型之间的差距。

7. 推理模型：系统2思维的崛起 (2024)

OpenAI-o1系列模型通过思维链（CoT）增强了推理能力，在复杂问题解决方面取得了显著进步，展现了将生成能力和推理能力相结合的潜力。

8. 高性价比推理模型：DeepSeek-R1 (2025)

DeepSeek-R1及其前身DeepSeek-V3，通过混合专家架构和强化学习技术，实现了高性能推理，同时大幅降低了训练和推理成本。DeepSeek-R1的出现挑战了人工智能领域的现有格局，促进了更广泛的AI应用和创新。

结论

大语言模型的快速发展，得益于Transformer架构、大规模预训练、训练后对齐技术以及高性价比模型的出现。DeepSeek-R1等模型的出现，标志着人工智能迈向更具包容性和影响力的未来。

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