大模型是如今最火爆的技术，下面我重点详解大模型@mikechen
大模型
随着ChatGPT、Claude、Grok、通义千问、DeepSeek… 等大模型的爆发，把大模型推到了风口浪尖的位置。
但是大模型具体是如何解决问题的？什么原理实现?本篇我就重点来谈谈@mikechen
大模型（Large Language Model，简称 LLM）：是基于海量数据和巨量参数训练的深度神经网络模型。
LLM 的本质是一个超级大的概率模型，通过学习海量文本中的统计规律来预测“下一个最可能的词”。
早期阶段，从基于规则与统计语言模型（n-gram）演进到神经网络语言模型（RNN/LSTM），能力随参数和数据增长而稳步提升。
发生根本的改变，2017 年革命：Google 发表《Attention Is All You Need》。
提出 Transformer 架构，使用自注意力机制（Self-Attention）并行处理序列，彻底取代 RNN，成为 LLM 基石。
然后，在2022 年彻底爆发。
OpenAI GPT-3（1750 亿参数）展现强大 few-shot 能力，ChatGPT（基于 GPT-3.5 + RLHF）让大众真正感受到 LLM 的威力。
实现了对话、写作、推理、代码生成…等复杂能力。
大模型架构
大模型之所以强大，全靠这三根“顶梁柱”支撑：
