一、技术快速迭代原生多模态时代开启：随着技术的不断进步，大模型逐渐迈进原生多模态时代。例如，OpenAI和谷歌在2024年分别推出了基于自身原生多模态大模型打造的最新模型产品GPT-4o和ProjectAstro，这些模型能够处理包括文本、图像、音频在内的多种模态数据，展现了更强大的智能能力。模型性能持续提升：国内大模型也在快...
2017 年，Google 提出基于自注意力机制的神经网络结构 ——Transformer 架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。2018 年，OpenAI 和 Google 分别发布了 GPT-1 与 BERT 大模型，预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。爆发期（2020 年 - 2023 年）：是以 GPT 为代表的预训练大模型阶段。2020 年，OpenAI 公司...
2018年,OpenAI的成立和谷歌BERT模型的发布成为大模型发展史上的关键里程碑。BERT模型在多项自然语言处理任务上展现了突破性性能,促进了后续模型的快速发展。 2019年,OpenAI发布了GPT-2模型,展示了大模型在语言生成方面的巨大潜力。 2020年,OpenAI推出了GPT-3模型,其参数规模达到了1750亿,成为当时最大的语言模型,并在...
大模型的概念逐渐浮出水面。二、大模型的发展历程1. 早期大模型的探索早期的大模型主要是基于统计学习的方法，例如朴素贝叶斯分类器、决策树和逻辑回归等。这些模型通常需要在小规模数据集上进行训练，因此它们的性能受到了很大的限制。这些早期的大模型为后来的发展奠定了基础。2. 深度学习模型的崛起随着深度学习技术的...
AI大模型的发展历程 ► 从参数规模上看，AI大模型先后经历了预训练模型、大规模预训练模型、超大规模预训练模型三个阶段，每年参数规模至少提升10倍，参数量实现了从亿级到百万亿级的突破。目前千亿级参数规模的大模型成为主流。►从技术架构上看， Transformer架构是当前大模型领域主流的算法架构基础，由此形成了...
这些强大的能力和广泛的应用前景，是大模型技术迅速发展的动力。从最初的概念到如今的成熟应用，大模型技术已经走过了一段充满创新和突破的历史。它的起源可以追溯到机器学习和人工智能的早期阶段，但真正作为独立研究领域崭露头角，是在21世纪的第二个十年。在这一时期，大模型技术的发展历程是一段充满创新和突破的...
总而言之，大模型的发展经历了多个阶段的演化。大规模数据和高性能硬件的驱动，使得大模型在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成就。然而，大模型也面临着诸多挑战，如计算资源消耗、泛化能力等。未来，随着技术的不断进步，大模型将继续在各个领域发挥重要作用，为科技进步和社会发展带来更多的可能性。
大模型发展历程 2018年6月,openAI发布GPT1;2019年2月,发布GPT2;2020年6月,发布GPT-3。 2022年11月30日,openAI发布ChatGPT。 2023年3月14日,GPT-4 发布。 2023年7月18日,Meta发布了最新一代开源大模型Llama 2。值得注意的是,该大模型最大的卖点是开源且可商用。
国内大模型发展历程 一、起步阶段:探索与积累 (1)中国国内大模型的发展起步于20世纪90年代,当时主要集中在大规模数据挖掘和知识管理领域。在这一阶段,国内科研机构和高校开始探索大模型技术,并取得了一些初步成果。例如,中国科学院计算技术研究所于1994年提出了基于知识库的大规模数据挖掘方法,这一方法为后续的大模型...