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文档摘要

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;;大语言模型的底层逻辑包括深度学习架构、训练机制与应用场景等。近年来，通过扩大数据大小和模型大小，大模型取得显著进展，提高了惊人的涌现能力，包括上下文学习（ICL）、指令微调和思维链（CoT）。;尽管大模型在自然语言处理任务中表现出了很好的零样本/少样本推理性能，但它们天生“视而不见”，因为通常只能理解离散文本。尽管如此，研究界还是做出了许多努力来开发有能力的多模态大模型，展示了一些令人惊讶的实用能力，例如基于图像编写网站代码，理解模因（指能通过模仿而被复制的信息或思想，小到一条回答，一段流行歌曲旋律，一首古诗，一个笑话，一幅图片，大到一个习俗，一个节日，一个思想，一个主义）的深层含义，以及