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 2022年底，ChatGPT 的横空出世改变了人们对人工智能的认知，也给自然语言处理（Natural Language Process，NLP）领域带来了阶段性的变革，以 GPT 系列模型为代表的大语言模型（Large Language Model，LLM）成为 NLP 乃至人工智能领域的研究主流。自 2023年至今，LLM 始终是人工智能领域的核心话题，引发了一轮又一轮的科技浪潮。
 
-LLM 其实是 NLP 领域经典研究方法预训练语言模型（Pretrain Langguage Model，PLM）的一种衍生成果。NLP 领域聚焦于人类书写的自然语言文本的处理、理解和生成，从诞生至今经历了符号主义阶段、统计学习阶段、深度学习阶段、预训练模型阶段到而今大模型阶段的多次变革。以 GPT、BERT 为代表的 PLM 是上一阶段 NLP 领域的核心研究成果，以注意力机制为模型架构，通过预训练-微调的阶段思想通过在海量无监督文本上进行自监督预训练，实现了强大的自然语言理解能力。但是，传统的 PLM 仍然依赖于一定量有监督数据进行下游任务微调，且在自然语言生成任务上性能还不尽如人意，NLP 系统的性能距离人们所期待的通用人工智能还有不小的差距。
+LLM 其实是 NLP 领域经典研究方法预训练语言模型（Pretrain Language Model，PLM）的一种衍生成果。NLP 领域聚焦于人类书写的自然语言文本的处理、理解和生成，从诞生至今经历了符号主义阶段、统计学习阶段、深度学习阶段、预训练模型阶段到而今大模型阶段的多次变革。以 GPT、BERT 为代表的 PLM 是上一阶段 NLP 领域的核心研究成果，以注意力机制为模型架构，通过预训练-微调的阶段思想通过在海量无监督文本上进行自监督预训练，实现了强大的自然语言理解能力。但是，传统的 PLM 仍然依赖于一定量有监督数据进行下游任务微调，且在自然语言生成任务上性能还不尽如人意，NLP 系统的性能距离人们所期待的通用人工智能还有不小的差距。
 
 LLM 是在 PLM 的基础上，通过大量扩大模型参数、预训练数据规模，并引入指令微调、人类反馈强化学习等手段实现的突破性成果。相较于传统 PLM，LLM 具备涌现能力，具有强大的上下文学习能力、指令理解能力和文本生成能力。在大模型阶段，NLP 研究者可以一定程度抛弃大量的监督数据标注工作，通过提供少量监督示例，LLM 即能在指定下游任务上达到媲美大规模微调 PLM 的性能。同时，强大的指令理解能力与文本生成能力使 LLM 能够直接、高效、准确地响应用户指令，从而真正向通用人工智能的目标逼近。