大型语言模型的发展历程是怎样的？
大型语言模型的发展历程可以分为五个阶段：规则、统计机器学习、深度学习、预训练和大型语言模型。在规则阶段，机器翻译系统是基于规则的，由人工编写规则来执行特定任务。统计机器学习阶段引入了语言模型和翻译模型
大型语言模型的发展历程可以分为五个阶段：规则、统计机器学习、深度学习、预训练和大型语言模型。在规则阶段，机器翻译系统是基于规则的，由人工编写规则来执行特定任务。统计机器学习阶段引入了语言模型和翻译模型，机器从数据中学习知识。深度学习阶段模型变得更大，使用深度学习技术进行训练和推理。预训练阶段引入了自监督学习，扩大了数据利用范围。大型语言模型阶段的突变性很高，模型具备了强大的通用能力，并向人类价值观对齐。这些阶段的发展推动了大型语言模型的快速发展和广泛应用。
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