LLM（Large Language Model）模型的发展历程
LLM模型的发展经历了以下几个阶段：
基于规则的系统（1990s-2000s）：在这个阶段，自然语言处理的研究主要基于规则系统，规则通常通过启发式方法进行扩展。这些系统可以处理有限的自然语言任务，例如文本分类和情感分析，但无法处理大量的语料库。
统计模型（2000s-2010s）：在这个阶段，统计模型的发展推动了自然语言处理的进展。例如，基于词袋模型的NLP系统能够处理大量的语料库，并且可以捕捉到词汇的局部特征。然而，这些系统通常忽略了单词之间的语义关系，因此处理复杂任务时表现欠佳。
神经网络模型（2010s-2015s）：在这个阶段，深度学习的发展推动了自然语言处理的进展。神经网络模型通过端到端的方式学习语言的表示，而不是基于预定义的规则。这些模型能够捕捉单词之间的复杂语义关系，并且能够处理复杂的语言任务。
预训练语言模型（2016至今）：在这个阶段，预训练语言模型（例如BERT、GPT等）的发展推动了自然语言处理的进展。这些模型在大规模的语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而实现高效的语言理解和生成。