
内容简介
本书以2017年Transformer架构的提出为起点,系统梳理了大型语言模型从学术突破演变为全球产业核心的波澜壮阔历程。全书围绕GPT、BERT、T5等关键模型,以及OpenAI、Google、Meta等主要参与者的竞争,深入剖析了技术范式确立、算力竞赛、商业野心与产业生态重组之间的复杂互动。它不仅拆解了模型背后的技术原理与关键决策,更聚焦于开源与闭源的路线之争、规模扩张的伦理风险以及技术理想与商业现实之间的核心矛盾,为读者呈现一部由论文、代码与资本共同驱动的“智力引擎”进化史。
目录
共 19 章第 01 章翻译之困:循环网络的最后堡垒第 02 章八人小组:一篇论文的诞生第 03 章预训练密码:从ELMo到ULMFiT的暗流第 04 章算力即权力:GPU集群与隐性资本第 05 章论断:GPT系列的进化史第 06 章论断:BERT的诞生是Google对OpenAI第 07 章T5:统一范式的最后一块拼图第 08 章论断:GPT-3的发布是大模型历史上最具冲击力第 09 章指令的驯服:从提示工程到人类反馈第 10 章代码的觉醒:当模型学会编程第 11 章核爆与回响:ChatGPT的奇袭第 12 章论断:ChatGPT的奇袭第 13 章悬崖边的舞蹈:开源模型的绝地反击第 14 章论断:大模型产业的重组第 15 章幻觉的代价:当准确成为最后的壁垒第 16 章论断:在大模型竞赛的算力瓶颈被充分讨论后第 17 章劳动的潮汐:白领工作的重新定义第 18 章意识的回响:在通往通用智能的悬崖上第 19 章知识秩序的重构