大型语言模型综述：从概念到实现

近期基于Transformer架构构建的大型语言模型（LLMs）取得显著进展，极大拓宽了自然语言处理（NLP）应用的范围，超越了其最初在聊天机器人技术中的使用。本文探讨了这些模型的多方面应用，重点关注GPT系列。该研究聚焦于人工智能（AI）驱动工具对传统任务如编码和问题解决的变革性影响，同时开辟了跨多个行业研究与开发的新路径。从代码解析和图像描述到促进交互系统的构建及推进计算领域，Transformer模型展示了深度学习、数据分析与神经网络设计的协同效应。本综述深入剖析Transformer模型的最新研究，突出其多功能性及其在变革各应用领域中潜力，为读者提供对基于Transformer的LLMs在实际应用中当前及未来格局的全面理解。