Langchain系列文章目录

01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南
02-玩转 LangChain Memory 模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖
03-全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南
04-玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
05-玩转 LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手动评估与LLM辅助评估）
06-从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能工作流！

前言

近年来，大语言模型（LLM, Large Language Model）已成为人工智能领域的核心技术，背后的生成式预训练模型（GPT, Generative Pre-trained Transformer）更是推动了自然语言处理（NLP）的快速发展。从GPT-1到GPT-4，这一系列模型持续突破技术边界，本文将详细介绍GPT的演进历程及其核心原理。

一、大语言模型进化树

语言模型的发展是人工智能技术进步的缩影，其背后依赖于 Transformer 架构的不断创新。从2018年 Transformer 模型的提出到2023年支持多模态任务的 GPT-4 问世，大语言模型在架构、训练规模和应用领域上取得了显著进展。通过“语言模型进化树”图可以清晰地看到，语言模型的发展路径主要分为三大分支：Encoder-only、Encoder-Decoder 和 Decoder-only。

1.1 Encoder-only 模型

Encoder-only 模型主要用于理解文本内容，适合完成需要深度语言理解的任务，比如文本分类、问答、情感分析或实体识别。它们类似于“语言解读者”，通过多次分析输入文本，提取隐藏在字里行间的深层含义。

代表模型：
BERT（2019）：双向理解语言的开创者，大幅提升了文本理解的效果。
RoBERTa 和 ALBERT：在BERT的基础上优化了训练方法和效率。
ELECTRA 和 DeBERTa：进一步提高了语言理解任务的性能。

特点：
全面理解上下文：通过“双向编码”，既能从左往右看，也能从右往左看，确保对句子含义的完整理解。
局限性：由于它缺少生成模块，只能用于分析和理解，不能生成新的文本内容，比如写文章或聊天。

1.2 Encoder-Decoder 模型

Encoder-Decoder 模型是一种既能理解语言又能生成语言的通用型架构。它的工作方式可以比作“翻译官”：先完全读懂输入内容（编码器负责），然后根据理解生成输出内容（解码器负责）。这类模型特别适合翻译、总结、对话生成等任务。

代表模型：
T5（2020）：开创了“文本到文本”统一格式的学习方法，让所有任务都能通过类似翻译的方式完成。
BART 和 mT5：对T5进行了优化，并支持多语言处理。
FLAN-T5：通过大规模任务训练进一步提升了生成能力。

特点：
双向理解+单向生成：编码器负责理解完整输入，解码器则专注于从左到右生成输出。
多任务适应性强：可以灵活应对翻译、摘要生成、对话生成等复杂任务。
实用性：适合同时处理需要理解和生成能力的任务，比如总结文章或写邮件。

1.3 Decoder-only 模型

Decoder-only模型是语言生成任务的核心。它们的专长是“边看边写”，也就是说，它们通过分析输入的上下文，逐字逐句地生成内容。它更像是“语言的创作者”，擅长写作、创意生成、对话和自动化写作等任务。

代表模型：
GPT-1（2018）：第一次提出“生成式预训练”的概念，开启了语言生成新时代。
GPT-2（2019）：提出了Zero-shot学习，无需额外标注数据也能完成任务。
GPT-3（2020）：支持Few-shot学习，通过少量样本即可适应多种任务。
ChatGPT（2022）：结合人类反馈优化生成质量，提升对话能力。
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