大模型论文

大模型论文兴起于Transformer架构和GPT系列之后，研究重点从单一任务模型转向通用预训练模型。论文通常涵盖模型规模、数据配比、训练策略、对齐方法及评测基准，并公开技术细节以推动可复现研究。随着算力提升，论文也关注涌现能力、缩放定律和安全性等议题。