前言 2022年底，ChatGPT震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人 工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要 问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的 思考焦点。 必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语 言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝 结了众多科研工作者的心血与成果。作为大语言模型技术的重要推动者，OpenAI 公司引领了本次技术变革，让我们再次回顾其针对大模型技术的研发历程。2015 年，OpenAI公司正式创立，开始探素通用人工智能的技术路线。早期的OpenAI 团队围绕强化学习、多模态、语言模型等几个重要方向进行了深入研究。其中，由 lya Sutskever领导的团队主要关注语言模型的研究。当谷歌2017年推出基于注意 力机制的Transformer模型后，OpenAI团队迅速洞察到了其潜在的优越性，认为这 种模型可能是一种大规模可扩展训练的理想架构。基于此，OpCn团队开始构建 GPT系列模型，并于2018年推出了第一代GPT模型一GPT1,能够通过“通用文 本训练-特定任务微调”的范式去解决下游任务。接下来，GPT-2和GPT-3模型通 过扩大预训练数据和模型参数规模，显著提升了模型性能，并且确立了基于自然 语言形式的通用任务解决路径。在GPT-3的基础上，OpenAI又通过代码训练、人 类对齐、工具使用等技术对于模型性能不断升级，推出了功能强大的GPT-3.5系 列模型。2022年11月，ChatGPT正式上线，能够以对话形式解决多种任务，使得 用户能够通过网络API体验到语言模型的强大功能。2023年3月，OpenAI推出了 标志性的GPT4模型，将模型能力提升至全新高度，并将其扩展至拥有多模态功 能的GPT4V模型。 反观GPT系列模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训 练架构与学习范式：Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并 且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式；第二点是对于数据质量 与数据规模的重视：不同于BERT时代的预训练语言模型，这次大语言模型的成 功与数据有着更为紧密的关系，高质量数据、超大规模数据成为大语言模型的关 键基础。上述的思路看似简单，但能够从早期众多的技术路线中寻找到这条路线，前 言 2022 年底，ChatGPT 震撼上线，大语言模型技术迅速“席卷”了整个社会，人 工智能技术因此迎来了一次重要进展。面对大语言模型的强大性能，我们不禁要 问：支撑这些模型的背后技术究竟是什么？这一问题无疑成为了众多科研人员的 思考焦点。 必须指出的是，大模型技术并不是一蹴而就，其发展历程中先后经历了统计语 言模型、神经网络语言模型、预训练语言模型等多个发展阶段，每一步的发展都凝 结了众多科研工作者的心血与成果。作为大语言模型技术的重要推动者，OpenAI 公司引领了本次技术变革，让我们再次回顾其针对大模型技术的研发历程。2015 年，OpenAI 公司正式创立，开始探索通用人工智能的技术路线。早期的 OpenAI 团队围绕强化学习、多模态、语言模型等几个重要方向进行了深入研究。其中，由 Ilya Sutskever 领导的团队主要关注语言模型的研究。当谷歌 2017 年推出基于注意 力机制的 Transformer 模型后，OpenAI 团队迅速洞察到了其潜在的优越性，认为这 种模型可能是一种大规模可扩展训练的理想架构。基于此，OpenAI 团队开始构建 GPT 系列模型，并于 2018 年推出了第一代 GPT 模型—GPT-1，能够通过“通用文 本训练-特定任务微调”的范式去解决下游任务。接下来，GPT-2 和 GPT-3 模型通 过扩大预训练数据和模型参数规模，显著提升了模型性能，并且确立了基于自然 语言形式的通用任务解决路径。在 GPT-3 的基础上，OpenAI 又通过代码训练、人 类对齐、工具使用等技术对于模型性能不断升级，推出了功能强大的 GPT-3.5 系 列模型。2022 年 11 月，ChatGPT 正式上线，能够以对话形式解决多种任务，使得 用户能够通过网络 API 体验到语言模型的强大功能。2023 年 3 月，OpenAI 推出了 标志性的 GPT-4 模型，将模型能力提升至全新高度，并将其扩展至拥有多模态功 能的 GPT-4V 模型。 反观 GPT 系列模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训 练架构与学习范式：Transformer 架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并 且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式；第二点是对于数据质量 与数据规模的重视：不同于 BERT 时代的预训练语言模型，这次大语言模型的成 功与数据有着更为紧密的关系，高质量数据、超大规模数据成为大语言模型的关 键基础。上述的思路看似简单，但能够从早期众多的技术路线中寻找到这条路线