LLM的一切都从这里开始

这篇文章，很可能是来自Machine Learning Street Talk的播客或博客文章，可能讨论了支撑现代大型语言模型（LLM）的基础概念或关键研究论文。由于没有实际内容，很难提供详细的评论。然而，标题表明重点关注LLM的起源和基本构建块，这对于理解它们的能力和局限性至关重要。它可能涵盖诸如Transformer架构、注意力机制、预训练目标或控制LLM性能的缩放定律等主题。一个好的分析将深入研究历史背景和这些模型的演变。

• •LLM建立在特定的基础研究之上。
• •了解起源有助于理解当前的局限性。
• •需要进一步研究以提高LLM的能力。