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网络（RNN）到长短期记忆网络（LSTM），再到卷积神经
网络（CNN）的过程。传统的 RNN 存在长期依赖问题，而 LSTM 通过引入门控机制来解决这一问题，
使其更适用于处理长序列数据。而卷积神经网络（CNN），最初用于图像处理，后来也被引入到自然
语言处理领域，通过卷积和池化操作可以有效地捕捉文本中的局部特征。因此，随着任务需求的变
化，研究者选择合适的模型进行应用和优化，以适应不同的自然语言处理场景和任务要求。
尽管循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在自然语言处理
任务中取得了成功，但它们有一些共同的缺点。这些缺点包括参数量有限、处理长距离依赖能力不
足、计算效率较低以及固定长度输入限制。参数量的限制可能阻碍了对复杂文本信息的建模，处理
长序列时信息传递可能不够顺畅，训练时间和计算成本也较高，而固定长度输入的要求可能导致信
息丢失或冗余。这些限制限制了它们在处理复杂文本任务和大语料库中的表现和应用范围。
大语言模型（LLM）在传统的 RNN、LSTM 和 CNN 基础上进行了多方面的改进与升级，包括增大
模型规模、引入自注意力机制、采用 Transformer 架构、扩大训练语料库以及利用多任务学习和迁
移
