大型模型浪潮背景

近年來，大型語言模型（Large Language Model, LLM）領域發展迅猛，從GPT-3等超大規模模型的崛起到ChatGPT的橫空出世，再到GPT-4的問世，模型參數規模和訓練數據量呈指數級增長。以GPT-3為例，參數高達1750億，在570GB文本數據上訓練，顯示出模型規模、數據量和算力對性能的巨大提升作用。研究表明，LLM的性能隨模型大小、數據規模和計算量呈冪律上升關系。更重要的是，當模型在海量數據上訓練后，往往會出現“小模型不具備而大模型涌現”的新能力——即使在未見過的任務上，大模型也能展現出零樣本或少樣本學習的能力。

在這一浪潮中，開源社區同樣功不可沒。早期有EleutherAI等組織嘗試復現GPT-3的開源版本（如GPT-Neo、GPT-J等），而2023年Meta發布的LLaMA模型提供了高質量的基礎模型，使研究者能夠在此基礎上微調出諸如Vicuna等各類開源對話模型。參數規模從幾十億到上千億不等的開源模型相繼出現，驗證了規模、數據對模型能力的關鍵影響。同時，關于**“Scaling Laws”**（規模定律）的研究進一步系統闡明：模型越大、訓練語料越充足，性能提升越顯著，但也需要平衡訓練計算成本和數據規模，以避免浪費模型容量。這一系列進展奠定了大模型時代的基礎，也讓學術界和工業界認識到參數