A Survey on Large Language Models from Concept to Implementation

最近在大型语言模型（LLMs）方面的进展，特别是那些基于Transformer架构的模型，已经显著拓宽了自然语言处理（NLP）应用的范围，超越了它们最初在聊天机器人技术中的应用。本文研究了这些模型的多方面应用，重点关注GPT系列。这种探索聚焦于人工智能（AI）驱动工具在革新传统编码和问题解决任务方面的转化性影响，同时在各个行业的研究和开发中铺平了新的道路。从代码解释和图像字幕到促进交互式系统的构建和推进计算领域，Transformer模型展示了深度学习、数据分析和神经网络设计的协同作用。本次调查提供了对Transformer模型最新研究的深入了解，强调了它们的多功能性以及它们在转化各种应用领域方面的潜力，从而为读者提供了对Transformer-based LLMs在实际应用中当前和未来的全面理解。

本论文旨在探讨基于Transformer架构的大型语言模型在自然语言处理中的多面应用，重点关注GPT系列的应用。

Transformer模型的深度学习、数据分析和神经网络设计的协同作用，为编码、问题解决、图像描述、交互式系统构建和计算领域的进展开辟了新的路径。

论文提供了Transformer模型的最新研究进展，突出了它们的多功能性以及在实际应用中的潜力，同时介绍了实验设计、数据集和开源代码等细节。

最近的相关研究包括《Attention Is All You Need》、《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》等。