（报告出品方/作者：方正证券，方闻千）
1自然语言处理的发展历史回顾自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能的重要研究方向，旨在帮助计算机理解、解释和运用人类语言。回顾NLP的主要发展历程，可大致分为三个阶段：1）上世纪80年代之前，人工智能开始萌芽，基于规则的语言系统占据主导；2）80年代之后，从机器学习的兴起到神经网络的引入，带动了NLP的快速发展和商业化；3）年至今，基于Attention注意力机制构建的Transformer模型开启了大语言模型时代。
第一阶段：基于规则的语言系统。早在上世纪50年代前后，人工智能就已经诞生，召开了达特茅斯会议，首次正式提出了“人工智能”。年，自然语言处理的分为了两大阵营，分别为基于语言规则的符号派和基于概率统计的随机派，而当时基于规则方法的势头明显强于基于概率统计的势头，因此当时大多数NLP系统都使用复杂的逻辑规则，能够处理包括字符匹配、词频统计等一些简单的任务。同时在这一时期，也产生了一些机器翻译以及语言对话的初级产品，比较著名的是年MIT发布的世界上第一台聊天机器人Eliza，Eliza能够遵循简单的语法规则来实现交流。但总体来看，这一时期NLP领域形成的成果还无法商业化，包括机器翻译的成本还是远高于人工翻译，而且还无法与人真正实现基本的对话。
第二阶段：从机器学习到神经网络。年美国的卡内基梅隆大学召开了第一届机器学习国际研讨会，标志着机器学习在全世界兴起，而自然语言处理也逐渐走向纯粹的统计学。90年代以后，神经网络模型被引入到NLP领域，其中最著名的两个神经网络模型为循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），特别是RNN因其处理序列数据的特性，成为了大部分NLP模型的主流选择。年后，一方面Multi-tasklearning，WordEmbedding，Seq2seq等层出不穷的新技术推动了NLP技术的快速进步，另一方面NLP逐步实现了商业化，包括机器翻译、文本处理等商业化产品开始大量出现。
第三阶段：基于Attention注意力机制构建的Transformer模型奠定了大语言模型的基础。年Google机器翻译团队发布了著名论文《AttentionisAllYouNeed》，提出了基于Attention注意力机制构建的Transformer模型，这也成为了NLP历史上的一个标志性的事件。相较于传统的神经网络，基于Attention注意力机制构建的Transformer模型在提升了语言模型运行的效率（效率更高），同时能够更好的捕捉语言长距离依赖的信息（效果更好）。年OpenAI公司的GPT以及Google公司的BERT均是基于Attention注意力机制与Transformer而构建，而NLP也正式进入到了大语言模型的全新阶段。
2Attention注意力机制的基本原理注意力（Attention）机制与Transformer模型构建了大语言模型的基石。注意力（Attention）机制最早由Bengio团队在年提出，随后开始广泛应用在深度学习中的各个领域。Attention的思想很简单，它的最初灵感来源于人类的视觉，即当人用眼睛观察东西的时候，会首先快速扫描全局图像，然后再捕捉需要重点
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