時間回到2010年，筆者剛剛加入IBM SPSS Modeler的研發(fā)團隊，從此開始了筆者在人工智能領域的職業(yè)生涯。轉(zhuǎn)眼間，這段旅程已經(jīng)持續(xù)了十五年。這十五年里，人工智能的發(fā)展波瀾壯闊，筆者有幸站在科技的潮頭，見證了3次極具意義的浪潮。每次浪潮都代表了人類對于智能的探索邁入了新的階段，每次浪潮也深刻地改變了科技的邊界，社會的面貌，以及我們的日常生活。

在筆者的職業(yè)生涯中，第1次人工智能浪潮可以追溯到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的崛起。這一波浪潮最具代表性的事件，也就是深度學習在計算機視覺領域的突破性進展。從2012年AlexNet在ImageNet比賽上的驚艷表現(xiàn)開始，計算機視覺得以迅猛發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別、物體檢測、人臉識別等領域逐漸超過了人類的表現(xiàn)。可以說，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡讓計算機具備了看的能力，得以從數(shù)億像素中理解出形狀和內(nèi)容。那一時期，視覺任務相對容易取得突破，這在一定程度上歸功于圖像本身所包含的直觀且自成一體的信息。就像一個三歲小孩能夠通過圖像辨別出水果、動物、人物一樣，計算機在有了強大的視覺模型之后也能通過學習海量的圖片，較為準確地判斷圖像中包含了什么。

然而，語言是另外一個層次的挑戰(zhàn)。語言是人類社會最自然的溝通工具，卻充滿了歧義和復雜的語境。一句話中的每個詞匯都可能包含多重含義，需要結合上下文乃至社會背景去理解，尤其是在日常交流中，隱含的諷刺、幽默，甚至體察情緒的能力遠遠超過一個剛學會說話的孩子。這就意味著，語言理解和生成任務對計算機來講要比視覺更具挑戰(zhàn)。

這就帶來了第2次人工智能浪潮： 基于Transformer的BERT預訓練模型的出現(xiàn)。BERT模型通過利用大量語料和創(chuàng)新性的訓練方法(例如前后句判斷和完形填空式的掩碼訓練)讓模型逐漸學會理解語義和語境。這一階段，基于Transformer架構的模型使自然語言處理實現(xiàn)了跨越式的發(fā)展。與之前的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡相比，Transformer顯著地提高了訓練效率，通過自注意力機制，不僅能并行處理序列數(shù)據(jù)，還能在長句中抓住遠距離詞語之間的關聯(lián)。BERT的出現(xiàn)使NLP各項任務達到了前所未有的高度機器能夠理解段落、回答問題、生成摘要，并且通過預訓練與下游任務微調(diào)的結合方式，有效地解決了許多工程應用中的問題。

然后我們迎來了第3次浪潮，這一浪潮就是當前的大模型革命。GPT系列的出現(xiàn)，尤其是GPT��3的出現(xiàn)和ChatGPT的廣泛傳播，讓人工智能不再局限于特定領域，而是成為全社會的討論熱點。GPT��3不僅是一種模型，它的能力和表現(xiàn)讓我們重新思考人與機器之間的互動模式。通過自然語言，GPT��3具備了與人類進行復雜對話、進行推理、提供創(chuàng)意建議的能力，ChatGPT的出現(xiàn)更是掀起了一場關于人工智能將如何改變社會的全民討論。這是我們朝向通用人工智能邁出的重要一步，各行各業(yè)都在思考大模型將如何徹底變革其生產(chǎn)模式和交互方式。

大模型的崛起帶來了前所未有的理解、推理、生成的通用能力，也改變了人類與機器的交互方式。在這個大模型的時代，人與機器之間的界限變得越來越模糊，機器不再只是簡單地接受命令，它開始具備理解上下文、推測人類意圖，甚至具有一定創(chuàng)造力的能力。這種變革不僅是技術上的突破，更是一次對于人類社會運作方式的重新定義。

筆者深感非常幸運，能夠處在這樣一個激動人心的時代。人工智能的大浪潮，既推動了時代的進步，也讓我們這些從業(yè)者成為這場偉大變革的親歷者。筆者感受到的，不只是對于技術進步的震撼，更是對于未來無限可能性的憧憬。

本書旨在和讀者一起探索大模型的原理、發(fā)展和應用，筆者希望通過本書，能夠幫助更多的讀者理解大模型背后的技術，感受到它所帶來的改變。無論你是科技愛好者，還是從事其他領域的專業(yè)人士，筆者相信你都能在這場變革中找到屬于自己的啟發(fā)和機遇。

希望我們能夠共同見證大模型時代的到來，也希望我們能夠攜手探索，用大模型技術去改變我們的生活，讓人工智能成為我們?nèi)粘５闹�手、伙伴，甚至靈感的源泉。讓我們一起迎接這個充滿希望和挑戰(zhàn)的未來。

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筆者的閱歷有限，書中難免存在疏漏，希望讀者熱心指正，在此表示感謝。

薛鵬
2025年5月于西安