本论文全面回顾了大语言模型的发展历程、关键技术及应用现状，为研究者和从业者提供了宝贵的参考资源。
本段落详细调研了大语言模型，并涵盖了基础语言模型、GPT-style 模型、T5-style 模型以及 GLM-style 等多种类型的大语言模型。
基础语言模型是指在大规模文本语料上进行预训练的模型，没有经过指令和下游任务微调或人类反馈等任何对齐优化。当前绝大多数大语言模型采用的是 Decoder-only 的结构，因为这种结构能够更好地处理长文本序列。
GPT-style 模型包括像 GPT-3 和 GPT-3.5 这样的使用 Decoder-only 结构的语言模型。这些模型继承了基于 Transformer 解码器的自回归语言模型架构，并且在参数规模上进行了扩展（例如，GPT-3 的参数数量达到了 175B），比其前身 GPT-2 大十倍以上。
T5-style 模型则采用 Encoder-Decoder 结构，比如 T5 和 mT5。谷歌提出的 T5 是一种统一的预训练模型和框架，它将所有文本处理问题视为“Text-to-Text”任务——即以文本为输入并生成新的输出文本。
GLM-style 模型使用特殊的架构设计，例如 GLM 这样的开源语言模型支持中文等多种语言的应用场景。
LaMDA 是谷歌于 2021 年开发者大会上发布的对话专用大语言模型。它拥有137B个参数，并通过预训练和微调两个阶段来构建，其中在微调过程中使用生成式任务与判别式任务对预训练模型进行调整以形成最终的 LaMDA 模型。
根据其特点和应用场景的不同，可以将大语言模型分类为多种类型。理解这些不同类型的特性对于自然语言处理的研究及应用至关重要。
此外，本段落还探讨了大语言模型的应用场景（如文本分类、命名实体识别、机器翻译等）以及它们面临的挑战与限制（例如过拟合问题和数据偏差等）。通过对各种类型的大语言模型的深入调研，并结合其应用场景和所面临的问题进行综合分析，为相关领域的研究提供了有价值的参考。
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