过去十多年，深度学习从概念到繁荣，而最近几年，大语言模型（LLM）更成为真正意义上的“技术加速器”，深刻改变了产品形态、模型设计及人机交互逻辑。
接下来，让我们沿着语言模型发展的脉络，一起回顾它的演化过程。
一、语言表示的进化：从词向量到词嵌入
最初，人们使用One-hot编码表示词汇，比如“猫”为 [1,0,0,0]，“狗”为 [0,1,0,0]，但无法体现词之间的语义关系，且效率低下。
词嵌入（Embedding） 技术通过低维向量空间表达语义关联，使语义相似的词（如“猫”和“狗”）靠得更近，极大提升了模型对词语的理解能力。
二、从词嵌入到句向量和全文向量
语言理解不仅仅是理解单词，更要理解上下文环境。以 RNN和LSTM 为代表的序列模型通过“记忆”句子前后的关系，初步实现了上下文的语义理解，并广泛用于文本生成、语音识别、图像描述等任务。
不过，它们存在明显瓶颈：训练效率低，长期依赖记忆能力弱（容易遗忘）。
三、理解上下文：从序列模型到注意力机制
为了解决序列模型的瓶颈问题，研究者提出了 注意力机制（Attention），使模型可以关注句子中任意位置的词，从而全面理解上下文。
这种技术的代表就是后来出现的 Transformer 模型。Transformer摆脱了RNN局部依赖的限制，实现了高度并行的计算效率，并进一步推动了后续的语言模型发展。
四、大模型时代的到来：BERT与GPT
基于注意力机制的模型迅速发展，迎来了预训练语言模型时代：
- BERT 通过海量语料预训练通用语言表示，再微调到具体任务；
- GPT系列 更加注重生成能力，以单向预测为核心，引入Prompt范式，实现了无需重新训练即可完成新任务的目标。
GPT-3更首次具备了In-context Learning（上下文学习）能力，语言模型的通用性和迁移能力显著提升。
五、多模态与Agent：LLM能力的扩展
语言模型的能力不再局限于纯文本处理：
- 多模态模型 开始融合文本、图片、语音甚至视频信息，广泛应用于视觉问答、自动驾驶和视频摘要；
- Agent智能体 通过串联知识、工具与逻辑，实现任务自动化和智能助理应用，例如近期热门的AutoGPT。
六、从大模型到通用智能（AGI）：现实与距离
尽管LLM不断进步，但距离真正的AGI仍然遥远：
- 当前LLM更多是模式识别工具，存在幻觉、推理错误等稳定性问题；
- 如何让大模型更准确、更安全地用于真实场景，才是当前需要关注的焦点。
七、未来：LLM走向实际应用
未来，我们应关注大模型的小型化、高效化以及在具体业务场景的稳定落地。教育、医疗、企业服务等领域都在积极探索大模型应用实践。
最终目标是让技术走出实验室，真正为人类创造实际价值。