非常抱歉，因為近期身體不好因此選擇棄賽了

數碼寶貝的夢想

誰還記得小時候熱衷於《數碼寶貝》的時光？我們夢想著擁有一個會說話的數碼寶貝，陪伴著我們一起成長，分享生活的喜怒哀樂。這一夢想，隨著大型語言模型的崛起，已經不再是遙不可及的未來，而是步入了我們的現實生活。

數十年前，計算機科學家如 Alan Turing 就已經對於能與人自然交流的機器抱有期待。他們的理想激發了統計語言模型的誕生，這種模型通過學習語料的分佈規律來預測句子的可能性。然而，由於當時技術與資料的限制，這種模型的實際效用尚屬有限。

深度學習的浪潮

然而，隨著 21 世紀深度學習的進展，語言模型開始迸發出新的活力。2017 年，Google 的 Transformer 模型改變了一切。這種新的模型透過自我注意力（Self-Attention）機制獲得語義的全局相關性，從而首次在語言理解能力上取得重大突破。然後，在海量的訓練資料和強大的計算能力的加持下，OpenAI 的 GPT 系列模型展現了前所未有的語言生成能力。

自我學習的力量

尤其值得注意的是 OpenAI 的 GPT-3。它不僅可以進行開放域的對話、讀取短篇並講述要點，甚至能根據簡單的提示自動生成程式碼。而這種強大的能力，得益於模型規模的擴大、prompt 設計的精進，以及 Transformer 架構的優越性。

這正是大型語言模型最近為何會逐漸火熱的原因。現如今，我們已經具備了足夠的資料、強大的計算能力，以及高效的模型架構來實現這種數碼寶貝般的語言模型。而最重要的一點，是訓練這些模型不再需要大量的人工標注資料。這種自監督學習的模式，大大降低了訓練成本，也讓語言模型的訓練變得更加高效。

探索的旅程

想像一下，如果其他領域也開始不再需要大量的人工標注資料，那麼這些領域也將會迎來一場大爆發。這種可能性，讓人無法不對未來充滿期待。

在接下來的三十天裡，我將帶領各位讀者深度探討大型語言模型的發展史、技術原理以及應用實例。明天，我們將會深入探討 Transformer 模型，這個改變了語言模型發展軌跡的關鍵技術。透過這短短的三十天，，我希望能激發你對 AI 領域的熱情與好奇，一起探索這些語言模型的奧秘。讓我們共同踏上這段探索之旅吧！期待你的參與！