BERT的出现 ：2018年，Google的研究团队提出了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它通过大规模预训练学习语言的通用表示，然后在各种下游自然语言处理任务上进行微调，取得了卓越的性能。这标志着预训练范式在自然语言处理领域的兴起，引领了大量基于预训练模型的研究。局限性 ：尽管BERT等预训练模型在多个任务上表现出色，但它们通常需要针对特定任务进行微调，模型仍然只能解决特定问题，未能实现通用性.GPT-3的发布 ：2020年，OpenAI发布了GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3），其在文本生成任务上展现了强大的能力，并在一些少标注的自然语言处理任务上取得了不错的成绩。然而，其性能并未超越专门针对单一任务训练的有监督模型.提示词学习方法和模型即服务范式 ：为了更好地利用大语言模型，研究者们提出了提示词学习方法，并探索了模型即服务（MaaS）的概念。这些方法在一些任务上进行了试验，但性能提升并不明显，主要影响群体还是研究人员.ChatGPT的问世 ：2022年11月，ChatGPT的发布展示了大语言模型的真正潜力。它能够理解用户需求，提供恰当回答，并完成多种复杂任务，如日常对话、撰写文章、回答问题等。在许多任务上，ChatGPT的性能超过了针对单一任务训练的有监督算法，这对人工智能和自然语言处理领域产生了重大影响.实现细节的封闭性 ：OpenAI并未公开ChatGPT的详细实现细节，包括语言模型、有监督微调、类人对齐等多个方面的关联，这给研究人员带来了挑战，要求他们具备深厚的自然语言处理和机器学习基础理论知识.参数量庞大 ：大语言模型的参数量非常大，与传统自然语言处理研究范式不同，对研究人员提出了更高的要求，需要掌握分布式并行计算等技术.推动研究和应用 ：为了帮助更多研究人员和读者快速了解大语言模型及其理论基础，并开展实践，作者结合自身在自然语言处理、分布式系统和并行计算方面的经验，历时8个月完成了本书，旨在解决相关技术挑战，推动大语言模型的研究和应用.
