Word2Vec模型发布
Google于2013年发布了Word2Vec模型，这是一个基于神经网络的词嵌入技术，能够将单词转换为向量表示，为后续的大语言模型的发展奠定了基础。
Seq2Seq模型提出
由Google Brain团队提出的Seq2Seq模型，为机器翻译和对话生成提供了新的思路，通过编码器和解码器的结构，实现了更高效的序列到序列的学习。
生成对抗网络（GAN）提出
Ian Goodfellow等人在2015年提出了生成对抗网络（GAN），这一技术为生成模型的发展提供了新的方向，促进了大语言模型在生成任务中的应用。
Attention机制引入
Attention机制在2016年被引入到自然语言处理领域，使得模型能够更好地关注输入序列中的重要部分，极大提升了大语言模型的性能。
Transformer模型发布
Google于2017年发布了Transformer模型，标志着大语言模型的一个重要里程碑。该模型基于自注意力机制，显著提高了文本处理的效率和效果，成为后续模型的基础。
BERT模型推出
Google在2018年推出了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，它通过双向编码器预训练，显著提高了自然语言理解任务的表现，成为大语言模型的重要代表。
GPT-2发布
OpenAI于2019年发布了GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2），该模型以其强大的文本生成能力引起了广泛关注，展示了大语言模型在生成任务中的潜力。
T5模型推出
Google在2020年推出了T5（Text-to-Text Transfer Transformer）模型，将所有文本任务统一为文本到文本的框架，推动了大语言模型在多任务学习中的应用。
GPT-3发布
OpenAI于2020年发布了GPT-3，拥有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，广泛应用于各种自然语言处理任务。
CLIP和DALL-E发布
OpenAI在2021年发布了CLIP和DALL-E模型，扩展了大语言模型的应用范围，将文本与图像生成结合，推动了多模态学习的发展。
ChatGPT推出
OpenAI于2022年发布了ChatGPT，这是一个基于GPT-3的对话生成模型，能够进行自然流畅的对话，成为大语言模型在实际应用中的一个重要案例。
大语言模型的应用普及
随着技术的不断进步，大语言模型在各个行业的应用逐渐普及，包括教育、医疗、客服等领域，推动了智能化服务的发展。
多模态大语言模型的发展
进入2024年，多模态大语言模型逐渐成为研究热点，结合语言、图像和音频等多种信息，提升了模型的理解和生成能力，推动了人工智能的进一步发展。
