大语言模型发展与应用综述
王文奇
郭梦帆
杨杜祥
张警元
洪飞阳
中原工学院计算机学院,河南郑州 450007
摘要：在人工智能技术快速发展的背景下,大模型技术作为推动科技进步和产业变革的重要力量,受到了学术界和产业界的广泛关注.作为一种大规模的预训练模型,大语言模型基于深度学习技术,拥有海量参数和强大的学习与泛化能力,能够处理和生成多种类型的数据.在回顾大语言模型技术发展历程的基础上,阐述了以Transformer架构为核心的基础架构设计,分析了当前通用的有监督微调、强化学习对齐等训练优化技术,探讨了大语言模型在应用与开发方面的实践.以DeepSeek系列模型为例,剖析了国产大语言模型的创新与应用.同时,简要阐述了大语言模型在实际应用中面临的挑战,如模型幻觉、效率瓶颈、价值对齐偏差等问题,并展望了未来大语言模型的发展趋势.
关键词：大语言模型深度学习TransformerDeepSeek模型幻觉
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：河南省重点研发专项(251111212000)
论文发表日期：2025-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1-8 )
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