Word2Vec发布
Google于2013年发布了Word2Vec，这是一个用于生成词向量的工具，它通过神经网络模型学习词汇之间的关系，为后续的LLM发展奠定了基础。
2013年
2015年
Seq2Seq模型提出
Google Brain团队提出了Seq2Seq模型，这种模型使得机器翻译等任务的效果显著提升，为后来的LLM架构提供了重要的理论支持。
2017年
Transformer架构问世
Vaswani等人提出了Transformer架构，这一创新的模型结构极大地提高了自然语言处理的性能，成为后续LLM发展的基石。
2018年
BERT模型发布
Google发布了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，BERT通过双向上下文理解显著提升了多项NLP任务的表现，标志着LLM时代的来临。
2019年
GPT-2模型推出
OpenAI推出了GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2），这是一个大型的自回归语言模型，能够生成连贯的文本，引起了广泛关注。
2020年
GPT-3发布
OpenAI发布了GPT-3，具备1750亿参数，成为当时最大的语言模型，展现了强大的文本生成和理解能力，引领了LLM的热潮。
2021年
T5模型推出
Google发布了T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型，将所有NLP任务统一为文本到文本的形式，进一步推动了LLM的应用和研究。
2021年
Codex发布
OpenAI推出Codex，这是一个专门用于编程的LLM，能够理解和生成代码，推动了AI在软件开发领域的应用。
2022年
ChatGPT发布
OpenAI推出了ChatGPT，这是一种基于GPT-3的对话式AI，能够进行自然流畅的对话，广泛应用于客服、教育等领域。
2022年
LLAMA模型发布
Meta（前Facebook）发布了LLAMA（Large Language Model Meta AI），旨在提供一个高效的LLM，推动开放的AI研究。
2023年
GPT-4发布
OpenAI推出了GPT-4，进一步提升了模型的理解和生成能力，支持多模态输入，标志着LLM技术的又一次飞跃。
2023年
多模态LLM的兴起
随着技术的发展，多模态LLM开始兴起，能够处理文本、图像等多种数据形式，拓展了LLM的应用场景。
2024年
LLM在行业中的广泛应用
到2024年，LLM已在教育、医疗、金融等多个行业得到广泛应用，推动了智能客服、内容创作等领域的变革。
2024年
开源LLM的兴起
越来越多的开源LLM项目涌现，促进了LLM技术的民主化，使得更多开发者能够参与到AI研究和应用中。
