开源大模型崛起重塑全球AI格局，从Meta的LLaMA系列引爆生态到中国通义千问、ChatGLM等自主创新，开源模型实现技术普惠化、生态去中心化和迭代加速化。开源与闭源模型形成协同分工，前者覆盖私有化、定制化等主流场景，后者专注前沿能力突破。开源大模型已具备企业级落地全栈能力，推动产业AI化进程，成为未来智能产业的核心基础设施。随着中文开源生态成熟，大模型技术进入全球化、多元化发展新阶段。

本文系统梳理了GPT系列模型的技术演进历程，从GPT-1的自回归预训练范式确立，到GPT-2展现规模效应，再到GPT-3实现千亿参数突破与涌现能力革命。重点分析了InstructGPT/ChatGPT通过RLHF实现价值对齐，以及GPT-4系列在多模态和推理能力的跃升。文章揭示了GPT成功背后的三大核心坚持：自回归生成、规模法则和通用基座路线，指出GPT不仅是一系列模型，更开创了从任务专用到通用智

本文深度解析Transformer架构如何成为大模型的核心基础。文章首先指出传统RNN/LSTM存在串行计算、长程依赖衰减等结构性缺陷。Transformer通过自注意力机制实现全局语义感知和并行计算，采用Encoder-Decoder架构兼顾理解与生成任务，完全并行化训练大幅提升效率。其独特优势包括强语义表示、极致并行效率、无规模天花板等，成为支撑千亿参数大模型的唯一可行架构。文章还指出Deco

本文系统梳理了大模型的能力边界与使用原则。大模型擅长自然语言处理、内容生成、多语言翻译等任务，但在实时信息获取、事实准确性、逻辑严谨性等方面存在本质局限。文章强调医疗、金融等专业决策需人工校验，重要数据交互需谨慎，并提出"能力可用但不可全信"等三大使用原则。正确认知大模型的能力与局限，才能实现可靠、可持续的AI应用。