通用人工智能 (AGI) 的大型语言模型：基础原理和方法的综述

通用人工智能（AGI）是旨在实现与人类相当或超越人类的广泛认知能力的系统，能够在多种任务和环境中自主学习、推理与决策。大型语言模型（如GPT系列、PaLM等）作为当前人工智能领域的前沿成果，虽尚未达到AGI水平，但其技术路径和设计思想为探索AGI提供了重要参考。这类模型的核心基础是深度学习框架下的Transformer架构，通过自注意力机制捕捉长距离语义关联，并结合海量数据训练形成对语言规律的深度建模。其本质是通过对文本序列的概率分布建模，生成符合人类语言习惯的响应，这一过程隐含了知识存储、逻辑推理和上下文理解等能力的集成。

从方法层面看，大型语言模型实现“类通用”能力的关键在于规模效应与训练范式创新。参数量的指数级增长（千亿至万亿级）显著提升了模型的知识容量，使其能够覆盖更广泛领域的语义空间；而自监督预训练技术的突破，允许模型通过掩码预测、下一词预测等任务，从无标注文本中自动提取语法规则、事实知识和常识推理能力。这种无监督学习方式降低了数据标注成本，更接近人类通过观察环境自主学习的特点。此外，提示工程（Prompt Engineering）、思维链（Chain-of-Thought）等技术通过引导模型分步推理，部分弥补了传统端到端训练中显式逻辑建模的不足。

当前研究正尝试通过多模态融合与架构改进向AGI靠拢。例如，将语言模型与视觉、听觉等感知模块结合（如GPT-4V），构建跨模态的联合表征空间；引入外部知识图谱增强事实准确性，或采用混合专家系统（MoE）提升任务处理效率。在训练方法上，强化学习与人类反馈（RLHF）被用于对齐模型输出与人类价值观，这一过程模拟了社会规范对智能体行为的塑造机制。然而，现有模型仍存在明显局限：缺乏持续学习能力导致知识更新滞后，难以建立真实世界的因果模型，且对复杂情境的适应性高度依赖训练数据分布。

实现AGI的潜在路径正围绕“具身智能”和“认知架构”展开探索。前者主张将语言模型与物理实体结合，通过与环境互动获得具身经验（如机器人应用）；后者借鉴认知科学理论，尝试在神经网络中构建工作记忆、元认知等模块化组件。同时，神经符号系统的融合趋势愈发明显——符号逻辑系统提供可解释的推理框架，而神经网络负责模式识别与灵活泛化，二者的协同可能突破当前纯数据驱动方法的瓶颈。这类混合架构已在数学证明、代码生成等任务中展现出更强的系统性思维能力。

尽管技术快速发展，大型语言模型与AGI的本质差异仍需正视。现有模型本质上仍是统计模式匹配工具，缺乏自主目标设定、情感意识与创造性思维等人类智能的核心特征。未来的突破可能依赖于神经科学启发的算法革新（如脉冲神经网络）、小样本学习机制的优化，以及对意识、直觉等高层认知现象的建模。伦理与安全问题也伴随技术演进凸显，如何在提升通用性的同时确保可控性，将成为AGI研究不可回避的挑战。