深度学习的崛起
深度学习技术的快速发展为AIGC的进步奠定了基础，尤其是在图像和文本生成领域，模型参数量开始显著增加。
Google的Inception-v3模型发布
Google发布了Inception-v3模型，该模型的参数量达到了2400万，标志着深度学习在图像生成上的突破。
OpenAI发布GPT-2模型
OpenAI推出了GPT-2模型，其参数量达到1.5亿，开启了自然语言处理领域的新的篇章，AIGC参数量的提升使得文本生成质量大幅提升。
BERT模型的推出
Google推出BERT模型，参数量达到3.4亿，进一步推动了自然语言理解和生成的研究，AIGC参数量的增加带来了更好的上下文理解能力。
GPT-2的全面发布
OpenAI全面发布GPT-2模型，允许更广泛的研究和应用，AIGC参数量的增加使得模型能够生成更长和更连贯的文本。
GPT-3的发布
OpenAI发布GPT-3模型，参数量达到1750亿，成为当时最大的语言模型，AIGC参数量的飞跃使得其在多个任务上表现出色。
DALL-E的问世
OpenAI推出DALL-E模型，参数量达到12亿，能够根据文本描述生成高质量的图像，展示了AIGC参数量在视觉生成中的潜力。
Stable Diffusion模型发布
Stability AI发布Stable Diffusion模型，参数量约为8亿，成为开源图像生成模型的代表，推动了AIGC参数量在图像生成领域的应用。
ChatGPT的迭代更新
OpenAI对ChatGPT进行迭代更新，参数量进一步增加，模型在对话生成和理解上的能力显著提升，AIGC参数量的提升使得用户体验更佳。
Meta的LLaMA模型发布
Meta推出LLaMA模型，参数量达到65亿，旨在提供高效的语言生成能力，进一步丰富了AIGC参数量的选择。
GPT-4的发布
OpenAI发布GPT-4，参数量超过1万亿，成为迄今为止最大的语言模型，AIGC参数量的突破为各行业的应用带来了新的可能性。
多模态模型的兴起
随着技术的进步，多模态模型开始流行，参数量不断增加，AIGC参数量在文本、图像和音频生成的综合应用中展现出巨大潜力。
AIGC参数量的未来趋势
预计未来AIGC参数量将继续增长，推动更复杂的生成模型和应用场景的出现，影响各个行业的发展。
