1. 背景介绍
1.1 人工智能的崛起
随着计算机技术的飞速发展，人工智能（AI）已经成为了当今科技领域的热门话题。从自动驾驶汽车到智能家居，AI已经渗透到了我们生活的方方面面。在这个过程中，自然语言处理（NLP）作为AI的一个重要分支，也取得了显著的进展。特别是近年来，大型预训练语言模型（如GPT-3、BERT等）的出现，使得NLP领域取得了突破性的成果。
1.2 大语言模型的概念
大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识。这些模型具有强大的生成能力和理解能力，可以完成各种复杂的NLP任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
1.3 技术路线图的重要性
为了更好地理解和应用大语言模型，我们需要深入研究其技术原理、实践方法和应用场景。本文将为您提供一个全面的技术路线图，帮助您掌握大语言模型的关键技术，并为您的AI项目提供有力支持。
2. 核心概念与联系
2.1 语言模型
语言模型是一种用于描述自然语言序列概率分布的数学模型。它可以用来评估一个给定的文本序列的合理性，或者生成新的文本序列。
2.2 预训练与微调
预训练是指在大量无标注文本数据上训练语言模型，使其学习到通用的语言知识。微调是指在特定任务的标注数据上对预训练模型进行调整，使其适应特定任务。
2.3 Transformer架构
Transformer
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