数据量的增大
随着互联网的普及和技术的发展，大量的文本数据被收集和存储，为训练大语言模型提供了充足的数据。
硬件设备的提升
随着硬件设备的不断升级，如GPU、TPU等，大语言模型的训练速度得到了极大的提升。
模型架构的优化
随着神经网络的发展，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等，大语言模型的模型架构得到了不断的优化和改进，使得模型的表现更加优秀。
应用场景的扩展
大语言模型在自然语言处理、机器翻译、智能问答、文本生成等领域的应用不断扩展，使得其应用范围越来越广泛。
