磊叔的技术博客

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总而言之，大型语言模型的未来，不仅取决于我们能构建多大的模型，更取决于我们能以多快的速度、多低的成本、多高的效率去运行它们。推理优化，正是这场通往通用人工智能道路上，至关重要且充满挑战的征途。

大语言模型的训练，不仅仅是一个技术过程，更是人类智慧的结晶与传承。我们通过数学的语言，让机器学会了理解世界的方式；通过算法的力量，让人工智能获得了思考的能力。这个过程既充满挑战，也充满希望。

当要求大型语言模型(LLMs)在1-50范围内生成"随机"数字时，它们表现出明显的偏向性，特别是对数字27的强烈偏好。

项目地址：https://github.com/java-ai-tech/spring-ai-summary 系列文章 LLM 系列（一）：发展历程篇 LLM 系列（二）：基础概念篇 LLM 系列（三

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摘要 本文系统梳理了 2017 年至 2025 年间，大语言模型（LLM）领域的关键进展、技术演进和代表模型。从 Transformer 架构的革命性突破，到 GPT-3 的规模化成功，再到多模态模型