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提出了一种基于自回归填充的通用语言模型 GLM 在整体基于 transformer 的基础上作出改动，在一
些任务的表现上优于 GPT3-175B。
大语言模型，例如 GPT 系列、LLama 系列、Gemini 系列等，在自然语言处理方面取得了显著的
成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020
年，由 Lewis 等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问
题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显
著提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使 RAG 能够解决诸如生成幻
觉等问题。RAG 与 LLM 的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型
能够更好地利用外部知识和背景信息。
自 2020 年起，全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表
现出卓越技术优势，市场规模持续增长，预计到 2028 年将达到 1095 亿美元。国外大模型产品研发
在 2021 年进入高速发展期，谷歌、OpenAI、英伟达、微软等公司都推出了自主研发的大模型，截
