大语言模型简史：从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）的进化之路

原标题：大语言模型简史：从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）的进化之路
文章来源：人工智能学家
内容字数：24587字

大型语言模型（LLM）发展简史：从Transformer到DeepSeek-R1

本文回顾了大型语言模型（LLM）的快速发展历程，从2017年的Transformer架构到2025年DeepSeek-R1的出现，展现了这一领域令人瞩目的进步。

1. 语言模型概述

语言模型是一种人工智能系统，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。大型语言模型（LLM）是语言模型的一个子集，其规模显著更大，通常包含数十亿个参数，从而在各种任务中展现出卓越的性能。“LLM”一词在2020年GPT-3发布后才被广泛使用。

大多数LLM采用自回归方式操作，根据前面的文本预测下一个词的概率分布。这种自回归特性使模型能够生成连贯且上下文相关的文本。

2. Transformer(2017)

2017年，Transformer架构的引入是自然语言处理领域的一个分水岭。它解决了早期循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在长程依赖性和顺序处理方面的局限性，为现代大型语言模型奠定了基础。其关键创新包括自注意力机制、多头注意力、前馈网络和层归一化以及位置编码。

3. 预训练Transformer模型时代(2018-2020)

BERT和GPT系列模型的出现，标志着预训练模型时代的到来。BERT采用双向训练方法，在语言理解任务中表现出色；GPT系列则专注于自回归预训练，在文本生成方面表现突出。GPT-3的1750亿参数规模，展现了模型规模对性能的显著影响。

4. 后训练对齐：弥合AI与人类价值观之间的差距(2021-2022)

GPT-3的出色生成能力也带来了“幻觉”问题。为了解决这一问题，监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术应运而生。ChatGPT的推出，标志着对话式AI发展的一个关键时刻。

5. 多模态模型：连接文本、图像及其他(2023-2024)

GPT-4V和GPT-4o等多模态大型语言模型（MLLMs）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(2023-2024)

开源和开放权重AI模型的兴起，使先进AI技术的访问更加化，促进了社区驱动的创新。

7. 推理模型：从“系统1”到“系统2”思维的转变(2024)

OpenAI的o1模型在推理能力方面取得了突破，特别是通过“思维链”过程增强了复杂问题的解决能力。

8. 成本高效的推理模型：DeepSeek-R1(2025)

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的出现，挑战了AI领域的传统规范。DeepSeek-R1以其超成本效益和开源设计，推动了先进LLM的普及，并促进了各行业的创新。它利用专家混合架构(MoE)和优化算法，显著降低了运营成本。

9. 结论

从Transformer到DeepSeek-R1，LLM的演变是人工智能领域的一个性篇章。四个里程碑式的成就——Transformer、GPT-3、ChatGPT和DeepSeek-R1——共同推动了LLM技术的发展，并对未来AI发展方向产生了深远的影响。

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