History, Development, and Principles of Large Language Models-An Introductory Survey

📄 arXiv: 2402.06853v3 📥 PDF

作者: Zichong Wang, Zhibo Chu, Thang Viet Doan, Shiwen Ni, Min Yang, Wenbin Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-10 (更新: 2024-09-23)

💡 一句话要点

综述大型语言模型的历史与发展，助力更广泛理解

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自然语言处理 历史演变 理论知识 应用场景 研究方向

📋 核心要点

  1. 现有文献多集中于LLMs的特定方面，使用专业术语，普通从业者难以理解。
  2. 本综述旨在提供易于理解的LLMs概述，帮助更广泛的受众掌握其背景和原理。
  3. 通过探讨LLMs的历史演变和发展因素，强调其关键贡献与未来研究方向。

📝 摘要（中文）

语言模型是自然语言处理（NLP）的基石，通过数学方法概括语言规律和知识以进行预测和生成。经过数十年的研究，语言建模从最初的统计语言模型（SLMs）发展到现代的大型语言模型（LLMs）。尽管LLMs在提升工作和生活方面具有显著优势，但普通从业者对这些模型的背景和原理理解有限，阻碍了其潜力的充分发挥。因此，本综述旨在为更广泛的受众提供易于理解的LLMs概述，探讨语言模型的历史背景及其演变，分析影响LLMs发展的因素，强调关键贡献，并阐明LLMs的基本原理，同时指出现有工作的局限性和未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：本综述旨在解决普通从业者对大型语言模型（LLMs）背景和原理理解不足的问题。现有文献多集中于特定方面，缺乏全面的介绍，导致从业者难以充分利用LLMs的潜力。

核心思路：通过提供易于理解的综述，帮助读者掌握LLMs的历史背景、发展过程及其基本原理，进而促进其在实际应用中的有效使用。

技术框架：综述内容包括LLMs的历史演变、影响因素分析、关键贡献阐述及原理解析，整体结构清晰，便于读者理解。

关键创新：本综述的创新在于将复杂的LLMs知识以通俗易懂的方式呈现，填补了现有文献中对普通从业者的指导不足的空白。

关键设计：综述中对LLMs的历史背景、发展因素及原理进行了系统梳理，确保信息的准确性和易读性，同时指出了现有研究的局限性和未来的研究方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本综述通过系统梳理LLMs的发展历程和原理，提供了易于理解的框架，帮助普通从业者掌握LLMs的核心概念。尽管没有具体的实验数据，但强调了LLMs在实际应用中的重要性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、技术培训和行业应用等，能够帮助普通从业者更好地理解和应用大型语言模型，从而提升工作效率和创新能力。未来，随着对LLMs理解的加深，可能会推动更多跨领域的应用和研究。

📄 摘要（原文）

Language models serve as a cornerstone in natural language processing (NLP), utilizing mathematical methods to generalize language laws and knowledge for prediction and generation. Over extensive research spanning decades, language modeling has progressed from initial statistical language models (SLMs) to the contemporary landscape of large language models (LLMs). Notably, the swift evolution of LLMs has reached the ability to process, understand, and generate human-level text. Nevertheless, despite the significant advantages that LLMs offer in improving both work and personal lives, the limited understanding among general practitioners about the background and principles of these models hampers their full potential. Notably, most LLM reviews focus on specific aspects and utilize specialized language, posing a challenge for practitioners lacking relevant background knowledge. In light of this, this survey aims to present a comprehensible overview of LLMs to assist a broader audience. It strives to facilitate a comprehensive understanding by exploring the historical background of language models and tracing their evolution over time. The survey further investigates the factors influencing the development of LLMs, emphasizing key contributions. Additionally, it concentrates on elucidating the underlying principles of LLMs, equipping audiences with essential theoretical knowledge. The survey also highlights the limitations of existing work and points out promising future directions.