前言

写作时，时间流淌得很快。不知不觉，月已上中天，窗外灯火阑珊。

仰望苍穹，月色如水，宇宙浩瀚。每每想起人类已在月球上留下脚印，而今再度出发，就不由在心中感慨——如此有幸，能生活在这个时代。

其实，从来没有任何一种技术的突破，未经历过一次次失败，就能直接“降临”到人类的眼前。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，从诞生至今，其发展并不是一帆风顺的：盛夏与寒冬交错，期望和失望交融。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是如此。

ChatGPT和GPT-4亦是如此。

从N-Gram和Bag-of-Words开始，自然语言处理技术和模型在不断发展和演进，逐渐引入了更强大的神经网络模型（如 RNN、Seq2Seq、Transformer 等）。现代预训练语言模型（如 BERT和GPT ）则进一步提高了 NLP 任务的处理性能，成为目前自然语言处理领域的主流方法。

这一本小书，希望从纯技术的角度，为你梳理生成式语言模型的发展脉络，对从N-Gram、词袋模型（Bag-of-Words，BoW）、Word2Vec（Word to Vector，W2V）、神经概率语言模型（Neural Probabilistic Language Model，NPLM）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、Seq2Seq（Sequence-to-Sequence，S2S）、注意力机制（Attention Mechanism）、Transformer、BERT到GPT的技术一一进行解码，厘清它们的传承关系。

这些具体技术的传承关系如下。

■ N-Gram和Bag-of-Words：都是早期用于处理文本的方法，关注词频和局部词序列。

■ Word2Vec：实现了词嵌入方法的突破，能从词频和局部词序列中捕捉词汇的语义信息。

■ NPLM：基于神经网络的语言模型，从此人类开始利用神经网络处理词序列。

■ RNN：具有更强大的长距离依赖关系捕捉能力的神经网络模型。

■ Seq2Seq：基于 RNN 的编码器-解码器架构，将输入序列映射到输出序列，是Transformer架构的基础。

■ Attention Mechanism：使Seq2Seq模型在生成输出时更关注输入序列的特定部分。

■ Transformer：摒弃了RNN，提出全面基于自注意力的架构，实现高效并行计算。

■ BERT：基于Transformer 的双向预训练语言模型，具有强大的迁移学习能力。

■ 初代GPT：基于 Transformer 的单向预训练语言模型，采用生成式方法进行预训练。

■ ChatGPT：从GPT-3开始，通过任务设计和微调策略的优化，尤其是基于人类反馈的强化学习，实现强大的文本生成和对话能力。

■ GPT-4：仍基于Transformer架构，使用前所未有的大规模计算参数和数据进行训练，展现出比以前的AI模型更普遍的智能，不仅精通语言处理，还可以解决涉及数学、编码、视觉、医学、法律、心理学等各领域的难题，被誉为“通用人工智能的星星之火”（Sparks of Artificial General Intelligence）。

今天，在我们为ChatGPT、GPT-4等大模型的神奇能力而惊叹的同时，让我们对它们的底层逻辑与技术做一次严肃而快乐的探索。对我来说，这也是一次朝圣之旅，一次重温人工智能和自然语言处理技术70年间艰辛发展的旅程。

因此，我为一个轻松的序章取了一个略微沉重的标题：看似寻常最奇崛，成如容易却艰辛。

格物致知，叩问苍穹，直面失败，勇猛前行。

向伟大的、不断探索未知领域的科学家们致敬！

黄佳
2023年春末夏初月夜