知识星球 | 深度连接铁杆粉丝，运营高品质社群，知识变现的工具

来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_3587770.9765385530512768.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_3656780.7974231484517358.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_3752040.798865328960945.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_3778700.823455497740556.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_4371730.8071932743105139.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_4534590.527415161249164.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_3768090.37321818325140343.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_4467510.9258812759613427.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐来自：大语言模型论文跟踪进入星球

![](https://yg9538.kmgy.top/img/2024/03/30/2024-03-30_230356_4728660.7878536444762252.jpeg)

HuggingAI

2024-02-26 10:07

【文章推荐】 一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品） 简讯：新发布的《[大型语言模型综述](https://wx.zsxq.com/mweb/views/weread/search.html?keyword=%E5%A4%A7%E5%9E%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%BC%E8%BF%B0 "大型语言模型综述")》梳理了LLMs从统计到神经网络的发展历程，详述其架构类型（如Encoder-Only、Decoder-Only和Encoder-Decoder）及代表模型。论文深入探讨了LLMs通过数十亿参数训练，在语言理解与生成上的飞跃，划分其基础、进阶与聚合能力类别，并对GPT、LLaMA、PaLM三大LLMs家族特性、贡献及局限性进行回顾。同时，该文还全面剖析构建LLMs的关键技术环节，呈现了一幅关于LLMs构建全景图的精彩画卷。 文章地址: [一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）](https://mp.weixin.qq.com/s/5fbx0lM9V-Q7xYbeDauuHw "一篇对大语言模型（LLMs）进行全面、深入分析的43页综述（Word2Vec作者出品）") #大模型# #文章推荐#

展开全部

大模型

文章推荐