在信息论的历史上，有一位被誉为“信息论之父”的科学家，他就是克劳德·香农（Claude Shannon）。他在1948年发表了一篇名为《通信的数学理论》的论文，这篇论文被认为是信息论的奠基之作。然而，鲜为人知的是，早在1951年，香农就为大模型的发展埋下了一颗种子。
这篇名为《印刷英语的预测和熵》的论文，主要研究了如何利用语言的统计特性来预测下一个字母的出现。虽然这篇论文并没有直接涉及大模型的概念，但它为大模型的发展提供了重要的理论基础。
首先，让我们来看看香农的研究背景。在20世纪40年代，香农在贝尔实验室工作期间，对通信系统产生了浓厚的兴趣。他意识到，要提高通信系统的效率，关键在于如何有效地传输和存储信息。于是，他开始研究如何用数学方法来描述信息的传输和存储过程。
在《印刷英语的预测和熵》这篇论文中，香农提出了一种基于语言统计特性的预测方法。他发现，人们在阅读文本时，可以根据前面的字母来预测下一个字母的出现。这种预测能力源于人们对语言的统计特性的了解，例如字母的频率、字母组合的出现概率等。
香农通过实验研究了英语的预测能力。他让被试者猜测一段文本中的下一个字母，并记录下他们的猜测结果。根据实验结果，香农发现，人们在猜测下一个字母时，通常只需要知道前面几个字母的信息。这表明，英语的预测能力是有限的，但仍然可以利用语言的统计特性来进行预测。
基于这些实验结果，香农提出了一种计算语言熵的方法。语言的熵可以看作是语言的不确定性或随机性的度量。香农认为，如果我们能够根据前面的字母来预测下一个字母的出现，那么语言的熵就会降低。因此，他提出了一种基于预测的熵计算方法，这种方法可以用于评估语言的预测能力和信息传输效率。
然而，香农的研究也存在一些局限性。首先，他的研究主要关注的是英语的预测能力，而没有考虑其他语言的特点。其次，他的研究主要基于实验数据，而没有进行更深入的数学分析。最后，他的研究主要关注的是单个字母的预测，而没有考虑更复杂的语言结构，如单词、短语等。
尽管如此，香农的研究仍然为大模型的发展提供了重要的启示。首先，他强调了语言的统计特性在预测中的重要性，这为大模型的训练提供了思路。大模型可以通过学习语言的统计特性来进行预测，从而提高预测的准确性。
其次，香农的研究为大模型的评估提供了方法。通过计算语言的熵，我们可以评估大模型的预测能力和信息传输效率。这为我们选择合适的大模型提供了依据。
最后，香农的研究为大模型的应用提供了方向。虽然他的研究主要关注的是单个字母的预测，但我们可以将这种预测能力应用到更复杂的语言结构上。例如，我们可以利用大模型来预测下一个单词的出现，或者生成连贯的文本。
论文链接：https://www.princeton.edu/~wbialek/rome/refs/shannon_51.pdf
