大模型综述

大模型综述

摘要

本文是一篇关于大模型的综述，介绍了大语言模型在NLP任务中的涌现能力，如上下文学习、指令执行和逐步推理能力。随着模型规模的扩大，这些能力显著增强。文章还讨论了这些模型对NLP的影响，包括中间任务的消亡和技术路线的统一。此外，文章介绍了大模型的训练范式和优化技术，以及未来的研究方向，如多模态、模型稀疏化和复杂推理能力的提升。