系列文章：

• AI 大语言模型入门

• 理解 AI 大语言模型基础概念

• AI 大模型技术原理

• 大模型技术浅析

• AI 百篇论文

第一章：AI 大模型技术综述

1.1 AI发展的四波浪潮

从20世纪末的弱人工智能开始，我们着重于构建能够执行特定逻辑任务的系统。紧接着，机器学习的出现破冰而出，将数据作为知识的基石，让计算机自行学习规律和模式。深度学习的大潮涌入，随着神经网络的复杂性和深度增加，越来越难以解决的问题开始迎刃而解。现在，我们站在了大模型的门槛上，尤其是大语言模型，它们的能力超越了之前所有AI技术的联合体，为我们带来了前所未有的应用潜力。

弱人工智能 - 专注模拟特定任务能力的系统
机器学习 - 数据驱动的学习模型
深度学习 - 利用深层神经网络模拟复杂任务处理
大语言模型 - 深度模型处理大数据得到复杂的文本输出

1.2 AI大模型的四个技术层面

提示工程（Prompt Engineering）的概念出现了，它是我们与AI沟通的桥梁，有了它，我们能够更精准地控制AI的输出。AI智能体（Agents）代表了AI技术的自主化和智能化，它们可以在没有人为干预的情况下执行复杂任务。而为了让AI更加服从我们的意志，大模型微调（Fine-tuning）技术可以让AI在特定的领域或者任务上表现得更出色。所有这些都建立在一项关键技术之上——预训练技术（Pre-training），这是训练大模型的基座。

提示工程 Prompt Engineering - 如何有效地引导AI模型产生期望的输出
智能化AI代理 AI Agents - 提升AI执行任务的自主性和灵活性
大模型微调 Fine-tuning - 定制AI模型以提升在特定领域中的表现
预训练技术 Pre-training - 用大数据训练AI基础模型，以备后续的特定任务应用

第二章：大语言模型的发展与进化

2.1 基石：统计学与神经网络

统计语言模型是大模型的基础，早期的AI利用这些模型理解词汇和语法结构，构建起了基础的语言模型。随后，基于神经网络的模型逐渐兴起，以其独特的方式进行语言编码和处理，呈现出强大的学习和适应能力。

2.2 革命：Transformer及其延伸

当我们讨论当前的AI革命，就不得不提Transformer架构和其带来的注意力机制。这些技术为我们的模型注入了遥遥领先的理解力，使其能够处理过去无法想象的复杂语言任务。从GPT-1到BERT，再到GPT-3这一系列暴力美学下的模型，无一不是基于这个强大的架构构建的。这些模型不仅在技术能力上达到了新的高度，而且还引领了一个全新的AI时代。

基于Transformer的大型语言模型：

关注力机制 Attention Mechanisms - 使模型能够聚焦于重要信息进行深度分析
Transformer架构 Transformer Architecture - 详细介绍强大的序列处理网络结构
预训练的模型案例 Pre-trained Models: GPT-1 & BERT - 深入分析训练前沿模型案例
GPT模型系列 Scaling GPT Models - 揭示通过扩大模型尺寸获得的性能提升

总结

现在，AI正处在一个前所未有的转折点。凭借大模型，超级个体和小团队拥有了比以往任何时候都要强大的生产力。我们既是见证者，也是参与者，在浩瀚的技术浪潮中，与AI携手创造未来。