现代大型语言模型（LLM）的发展是数十年人工智能研究的结晶，建立在Rosenblatt于1958年提出的感知器等基础概念之上。早期进展包括20世纪80年代-90年代的循环神经网络（RNN）和1997年的长短期记忆（LSTM）网络，它们按顺序处理文本，但在长期记忆方面存在困难。2014年，注意力机制的引入带来了重大突破，使模型能够同时考虑所有输入词，为2017年“Attention Is All You Need”论文中提出的Transformer架构铺平了道路。该架构实现了并行处理、更快的训练以及海量数据集的使用，这些都是当今LLM的关键组成部分。 AI
影响 提供了人工智能架构演进的历史背景，追溯了从早期人工神经元到现代Transformer模型的演变历程。
排序理由 该条目提供了关于人工智能架构发展导致LLM的背景和评论，而不是宣布新的发布或研究发现。
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