> 数据图表一起讨论下1.1.1、大语言模型（LLMs）的兴起——自回归架构强化文本生成能力2025-4-11.1.1、大语言模型（LLMs）的兴起——自回归架构强化文本生成能力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。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。大语言模型（LLMs）是语言模型系统的子集。大语言模型规模显著更大，通常包含数十亿个参数（例如，GPT-3 拥有 1750 亿个参数），使得大语言模型在广泛的任务中表现出卓越的性能。大语言模型这一术语在 2018 至 2019 年间随着基于 Transformer 架构的模型出现开始受到关注，在 2020 年 GPT-3 发布后，LLMs开始被广泛使用。大多数LLMs以自回归方式操作，根据前面的文本预测下一个字（或token／sub-word）的概率分布。这种自回归特性使模型能够学习复杂的语言模式和依赖关系，从而善于文本生成。在文本生成任时，LLM通过解码算法确定下一个输出的字，这一过程可以采用的策略包括：1）选择概率最高的下个字；2）从预测的概率分布中随机采样一个字。图：语言模型系统概念：旨在处理、理解和生成类似人类的语言图：LLM通过解码算法来确定下一个输出的字资料来源：中科院计算所培训中心公众号请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明7国海证券综合其他
