随着2022年底 ChatGPT 再一次刷新 NLP 的能力上限，大语言模型（Large Language Model，LLM）开始接替传统的预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PLM）成为 NLP 的主流方向，基于 LLM 的全新研究范式也正在刷新被 BERT 发扬光大的预训练-微调范式，NLP 由此迎来又一次翻天覆地的变化。从2022年底至今，LLM 能力上限不断刷新，通用基座大模型数量指数级上升，基于 LLM 的概念、应用也是日新月异，预示着大模型时代的到来。

1. LLM 的定义

LLM，即 Large Language Model，中文名为大语言模型或大型语言模型，是一种相较传统语言模型参数量更多、在更大规模语料上进行预训练的语言模型。

一般来说，LLM 指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，它们往往在数 T token 语料上通过多卡分布式集群进行预训练，具备远超出传统预训练模型的文本理解与生成能力。不过，随着 LLM 研究的不断深入，多种参数尺寸的 LLM 逐渐丰富，广义的 LLM 一般覆盖了从十亿参数（如 Qwen-1.5B）到千亿参数（如 Grok-314B）的所有大型语言模型。只要模型展现出涌现能力，即在一系列复杂任务上表现出远超传统预训练模型（如 BERT、T5）的能力与潜力，都可以称之为 LLM。

一般认为，GPT-3（1750亿参数）是 LLM 的开端，基于 GPT-3 通过预训练（Pretraining）、监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）、强化学习与人类反馈（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）三阶段训练得到的 ChatGPT 更是主导了 LLM 时代的到来。自2022年11月 OpenAI 发布 ChatGPT 至今不到2年时间里，已涌现出了上百个各具特色、能力不一的 LLM。下表列举了自 2022年11月至2023年11月国内外发布的部分大模型：

2.LLM的能力

（1）涌现能力（Emergent Abilities）

区分 LLM 与传统 PLM 最显著的特征即是 LLM 具备 涌现能力 。涌现能力是指同样的模型架构与预训练任务下，某些能力在小型模型中不明显，但在大型模型中特别突出。可以类比到物理学中的相变现象，涌现能力的显现就像是模型性能随着规模增大而迅速提升，超过了随机水平，也就是我们常说的量变引起了质变。

（2）上下文学习（In-context Learning）

上下文学习是指允许语言模型在提供自然语言指令或多个任务示例的情况下，通过理解上下文并生成相应输出的方式来执行任务，而无需额外的训练或参数更新。

对传统 PLM，在经过高成本的预训练之后，往往还需要对指定的下游任务进行有监督微调。虽然传统 PLM 体量较小，对算力要求较低，但例如 BERT 类模型（0.5B 参数），进行有监督微调一般还是需要 10G 以上显存，有一定的算力成本。而同时，有监督微调的训练数据的成本更高。针对下游任务难度的不同，需要的训练样本数往往在 1k~数十k 不等，均需要进行人工标注，数据获取上有不小的成本。而具备上下文学习能力的 LLM 往往无需进行高成本的额外训练或微调，而可以通过少数示例或是调整自然语言指令，来处理绝大部分任务，从而大大节省了算力和数据成本。

（3）指令遵循（Instruction Following）

通过使用自然语言描述的多任务数据进行微调，也就是所谓的 指令微调 ，LLM 被证明在同样使用指令形式化描述的未见过的任务上表现良好。也就是说，经过指令微调的 LLM 能够理解并遵循未见过的指令，并根据任务指令执行任务，而无需事先见过具体示例，这展示了其强大的泛化能力。

指令遵循能力意味我们不再需要每一件事都先教模型，然后它才能去做。我们只需要在指令微调阶段混合多种指令来训练其泛化能力，LLM 就可以处理人类绝大部分指令，即可以灵活地解决用户遇到的问题。这一点在 ChatGPT 上体现地尤为明显。通过给 ChatGPT 输入指令，其可以写作文、编程序、批改试卷、阅读报纸等等。

（4）逐步推理（Step by Step Reasoning）

传统的 NLP 模型通常难以解决涉及多个推理步骤的复杂任务，例如数学问题。然而，LLM 通过采用思维链（Chain-of-Thought，CoT）推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决这些任务，从而得出最终答案。逐步推理能力意味着 LLM 可以处理复杂逻辑任务，也就是说可以解决日常生活中需要逻辑判断的绝大部分问题，从而向“可靠的”智能助理迈出了坚实的一步。

3. LLM 的特点

（1）多语言支持

多语言、跨语言模型曾经是 NLP 的一个重要研究方向，但 LLM 由于需要使用到海量的语料进行预训练，训练语料往往本身就是多语言的，因此 LLM 天生即具有多语言、跨语言能力，只不过随着训练语料和指令微调的差异，在不同语言上的能力有所差异。由于英文高质量语料目前仍是占据大部分，以 GPT-4 为代表的绝大部分模型在英文上具有显著超越中文的能力。虽然都可以对多种语言进行处理，但针对中文进行额外训练和优化的国内模型（如文心一言、通义千问等）往往能够在中文环境上展现更优越的效果。

（2）长文本处理

由于能够处理多长的上下文文本，在一定程度上决定了模型的部分能力上限，LLM 往往比传统 PLM 更看重长文本处理能力。相对于以 512 token 为惯例的传统 PLM（如 BERT、T5等模型的最大上下文长度均为 512），LLM 在拓宽最大上下文长度方面可谓妙计频出。由于在海量分布式训练集群上进行训练，LLM 往往在训练时就支持 4k、8k 甚至 32k 的上下文长度。同时，LLM 大部分采用了旋转位置编码（Rotary Positional Encoding，RoPE）（或者同样具有外推能力的 AliBi）作为位置编码，具有一定的长度外推能力，也就是在推理时能够处理显著长于训练长度的文本。

（3）拓展多模态

随着 LLM 的不断改进，通过为 LLM 增加额外的参数来进行图像表示，从而利用 LLM 的强大能力打造支持文字、图像双模态的模型，已经是一个成功的方法。通过引入 Adapter 层和图像编码器，并针对性地在图文数据上进行有监督微调，模型能够具备不错的图文问答甚至生成能力。

（4）挥之不去的幻觉

幻觉，是指 LLM 根据 Prompt 杜撰生成虚假、错误信息的表现。例如，当我们要求 LLM 生成一篇学术论文及其参考文献列表时，其往往会捏造众多看似“一本正经”实则完全不存在的论文和研究。幻觉问题是 LLM 的固有缺陷，也是目前 LLM 研究及应用的巨大挑战。尤其是在医学、金融学等非常强调精准、正确的领域，幻觉的存在可能造成非常严重的后果。目前也有很多研究提供了削弱幻觉的一些方法，如 Prompt 里进行限制、通过 RAG（检索增强生成）来指导生成等，但都还只能一定程度减弱幻觉而无法彻底根除。

参考文献：《Happy-LLM从零开始的大语言模型原理与实践教程》