Word2Vec模型发布
Google的研究团队发布了Word2Vec模型，这是一个用于自然语言处理的深度学习模型，能够将词汇映射到向量空间，开启了大模型在语言处理领域的应用。
Generative Adversarial Networks (GAN)提出
Ian Goodfellow等人提出了生成对抗网络（GAN），该模型通过两个神经网络的对抗训练，推动了生成模型的发展，为后续的大模型研究奠定了基础。
深度残差网络（ResNet）发布
微软研究院发布了ResNet，这是一种深度卷积神经网络，能够训练数百层的深度网络，极大地提升了图像识别的准确性，为大模型的设计与训练提供了新思路。
Transformer模型提出
Google Brain团队提出了Transformer模型，采用自注意力机制，显著提升了自然语言处理任务的效果，成为后续大模型的基础架构之一。
BERT模型发布
Google发布了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，首次引入双向上下文理解，大幅提升了自然语言处理的性能，成为大模型研究的里程碑。
GPT-2发布
OpenAI发布了GPT-2，这是一个具有1.5亿参数的生成式预训练模型，能够生成高质量的文本，标志着大模型在文本生成领域的突破。
T5模型发布
Google发布了T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型，将所有文本任务统一为文本到文本的格式，进一步推动了大模型的通用性与应用范围。
GPT-3发布
OpenAI发布了GPT-3，参数量达到1750亿，成为当时最大的语言模型，展现出强大的生成能力和多样化的应用潜力，推动了大模型的广泛关注与应用。
CLIP模型发布
OpenAI发布了CLIP（Contrastive Language–Image Pretraining）模型，结合图像和文本信息，实现了跨模态学习，展示了大模型在多模态任务中的潜力。
DALL-E发布
OpenAI发布了DALL-E，一个基于GPT-3的生成模型，能够根据文本描述生成图像，进一步拓展了大模型在生成艺术创作方面的应用。
ChatGPT发布
OpenAI推出ChatGPT，基于GPT-3.5架构，专注于对话生成，成为用户与AI互动的重要工具，推动了大模型在实际应用中的发展。
多模态大模型的兴起
随着技术的进步，越来越多的研究者开始探索多模态大模型，结合文本、图像、音频等多种数据类型，推动了人工智能的综合应用。
大模型的伦理与安全讨论加剧
随着大模型的广泛应用，关于其伦理和安全性的讨论愈发重要，研究者和企业开始关注如何负责任地使用大模型，保护用户隐私与数据安全。
大模型的商业化应用加速
许多企业开始将大模型应用于实际商业场景，如客户服务、内容生成等，推动了大模型的商业化进程，改变了行业格局。
