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[[文件:Timeline.png|缩略图|近年来现有大型语言模型的时间线（规模大于 10B）|替代=|无|603x603px]]

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从技术发展史角度看，涌现能力的发现标志着NLP研究范式的根本转变。传统自然语言处理采用任务特定模型，针对每项任务单独设计和训练系统，而现代大型语言模型通过海量数据预训练获得通用能力，再通过提示工程适应各种下游任务。这种转变的核心驱动力正是模型规模的指数级增长——从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，再到当前万亿级模型，规模扩大使下游任务表现出伸缩法则和涌现能力<ref name=":JunlinZhang">张俊林, 大语言模型的涌现能力：现象与解释. 2023. 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/621438653</ref>。

从技术发展史角度看，涌现能力的发现标志着[[自然语言处理]]研究范式的根本转变。传统自然语言处理采用任务特定模型，针对每项任务单独设计和训练系统，而现代大型语言模型通过海量数据预训练获得通用能力，再通过提示工程适应各种下游任务。这种转变的核心驱动力正是模型规模的指数级增长——从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，再到当前万亿级模型，规模扩大使下游任务表现出[[规模法则]]和涌现能力<ref name=":JunlinZhang">张俊林, 大语言模型的涌现能力：现象与解释. 2023. 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/621438653</ref>。

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