大语言模型：一场技术达尔文主义的幸存之旅

对我个人来说，这场变革最深的记忆就是最初的那一个月：几乎没有睡过几个完整的晚上。冲击太大了，我疯狂地试验各种 prompt，追踪每一个新出的模型，仿佛怕自己错过了什么。到最后直接颈椎病复发，直到上个月才做完最后一场手术。那时我只把它当成编程工具来探索，直到 2024 年底我才逐渐清醒过来，隐约看见大语言模型背后的真正本质。

要理解这种冲击，就必须看到：LLM 的出现并不是必然。 在此之前，AI 已经经历了数十年的希望与失望循环。符号主义 AI 曾经承诺用规则实现智能，却很快在逻辑脆弱性下崩溃。80 年代的专家系统一度引发轰动，但最终证明过于狭窄、难以扩展。进入 2000 年代，RNN 和 LSTM 在序列建模上带来改进，但依旧无法真正泛化。一次次尝试，看似前景无限，却最终黯然退场。

回头看，transformer 的崛起似乎顺理成章。但在当时，情况完全不是这样。2017 年那篇原始论文只是为机器翻译提出的架构，没人认为它会成为“通用符号引擎”。真正让 transformer 脱颖而出，并不是某个天才的完美设计，而是一次达尔文式的偶然突变：研究者不断试错、失败、再试，直到终于发现这种架构可以在数据、算力和研究氛围的合力下疯狂扩展，从亿级到百亿级，再到千亿级。

我自己的经历就是这种“技术达尔文主义”的缩影。困惑与兴奋交织，连续几周的失眠，身体因此付出代价，但思想上却感受到无与伦比的激动——那种“混乱中孕育突破”的氛围扑面而来。

这正是技术达尔文主义的本质：无数平行实验，大多数注定失败，只有极少数路径能在残酷的环境中存活下来。Transformer 的幸存不是因为它“注定”成功，而是因为它恰好契合了当时的条件：数据充足、算力可得、研究者急需突破。

因此，LLM 不是理性规划的产物，而是长期演化斗争的幸存者。它的偶然性提醒我们：技术的进步从来不是直线，而是一片岔路丛生、混乱分支的森林。存活者往往看似偶然，但这就是进化的规律。