重要大语言模型（LLM）发展时间线

2017年12月 - Transformer (Google)
- 标志：论文《Attention Is All You Need》发表。
  意义：所有现代大语言模型的核心架构。它引入了“自注意力机制”（Self-Attention），完全摒弃了之前的循环神经网络（RNN），使得模型能够更高效地并行处理序列数据，为训练超大模型奠定了基础。

2018年6月 - GPT-1 (OpenAI)
- 标志：Generative Pre-trained Transformer 的缩写。
- 意义：首个展示“生成式预训练+微调”范式的模型。它仅使用Transformer的解码器部分，通过无监督预训练学习语言规律，再针对下游任务进行有监督微调，取得了显著效果。
2018年10月 - BERT (Google)
- 标志：Bidirectional Encoder Representations from Transformers。
- 意义：首个深度双向理解的模型。它使用Transformer的编码器部分，通过“掩码语言模型”（MLM）任务同时利用上下文信息进行预训练，在多项理解型任务上碾压之前的记录。它与GPT展现了不同的技术路径（编码器 vs 解码器）。

2019年2月 - GPT-2 (OpenAI)
- 参数：15亿参数。
- 意义：展示了扩大模型规模带来的惊人零样本（Zero-shot）学习能力。因其“过于强大”而担心被滥用，OpenAI采用了分阶段发布的策略，引发了关于AI安全与开放的重大讨论。

2020年5月 - GPT-3 (OpenAI)
- 参数：1750亿参数。
- 意义：真正引爆行业的模型。其论文《Language Models are Few-Shot Learners》展示了超大规模模型无需微调，仅通过少量示例（Few-shot）或指令就能完成复杂任务的上下文学习（In-Context Learning）能力。它证明了“缩放定律”（Scaling Law）的有效性，并通过API开放，让世界感受到了AGI的潜力。

2021年 - LaMDA (Google)
- 重点：专为对话应用设计，追求对话的安全性、质量和趣味性。
2021年10月 - Gopher (DeepMind)
- 参数：2800亿参数。
- 重点：DeepMind加入战局，大规模探索模型规模扩展。
2022年3月 - PaLM (Google)
- 参数：5400亿参数。
- 重点：在多个任务上展示了当时最先进的性能，尤其擅长推理和代码任务。
2022年4月 - Chinchilla (DeepMind)
- 重点：重要的研究转折点。其论文证明，与其一味扩大参数，同等计算预算下，用更多数据训练较小模型（如700亿参数）效果更好。这改变了“更大就一定更好”的观念，开始关注数据质量与参数的平衡。
2022年 - OPT (Meta)
- 重点：Meta发布了与GPT-3规模相当（175B）的开源模型，旨在促进学术界的开放研究。

2023年2月 - LLaMA (Meta)
- 参数：70B, 13B, 7B等。
- 意义：引爆开源AI生态的革命性模型。它不是最大的，但通过“用更多数据训练更小模型”的设计理念，实现了极高的性能。其权重的泄露催生了无数微调、优化和衍生模型（如Alpaca, Vicuna），极大地降低了LLM的门槛。
2023年3月 - GPT-4 (OpenAI)
- 意义：首个公认的“巨头”多模态模型。它不仅是更强大的文本模型，还能理解图像输入（但当时仅以文本输出）。它在各项考试和专业任务上的表现接近人类水平，设立了新的行业标杆。
2023年7月 - Llama 2 (Meta)
- 意义：首个由科技巨头推出的可免费商用的开源模型（特定许可下）。它包含了从7B到70B的多个版本以及一个专门的聊天模型，直接挑战闭源模型，推动了开源LLM在工业界的应用。
2023年 - Claude 2 (Anthropic)
- 重点：由前OpenAI员工创立的Anthropic公司发布，以其更长的上下文窗口（100K token）和强烈的安全、对齐（Alignment）理念而闻名。

2024年2月 - Gemini 1.5 (Google)
- 重点：推出了超长上下文窗口（高达100万token）的版本，并能处理视频、音频等多种模态，技术上有重大创新。
2024年4月 - Claude 3 (Anthropic)
- 重点：在多项基准测试中宣称全面超越GPT-4，成为OpenAI的最强竞争对手，尤其在长上下文和复杂推理方面表现出色。
2024年5月 - GPT-4o (OpenAI)
- 重点：“o”代表“omni”（全能）。首个真正意义上的原生多模态模型，所有模态（文本、音频、视觉）都通过同一个神经网络处理，实现了极快的端到端响应速度（尤其是实时语音交互），体验震撼。
2024年 - 开源模型的持续爆发
- Mistral (Mistral AI)、Mixtral (MoE架构)、Qwen (阿里)、DeepSeek (深度求索) 等模型持续推动着开源模型的性能边界，并在垂直领域和特定优化（如量化）上快速发展。

时间	模型名称	发布机构	核心意义与贡献
2017.12	Transformer	Google	奠基之作，引入自注意力机制，成为所有LLM的基石
2018.06	GPT-1	OpenAI	提出“生成式预训练+微调”范式
2018.10	BERT	Google	引入双向编码器结构，大幅提升理解任务性能
2019.02	GPT-2	OpenAI	展示大规模模型的零样本能力，引发安全讨论
2020.05	GPT-3	OpenAI	证明缩放定律，引领上下文学习（In-Context Learning）风潮
2022.04	Chinchilla	DeepMind	提出数据与参数规模同样重要，改变训练理念
2023.02	LLaMA	Meta	引爆开源生态，推动LLM民主化
2023.03	GPT-4	OpenAI	设立多模态模型新标杆，性能全面升级
2023.07	Llama 2	Meta	首个巨头推出的可商用开源模型
2024.05	GPT-4o	OpenAI	原生多模态端到端模型，实现实时、自然的跨模态交互
持续中	Claude 3, Gemini 1.5, 等	Anthropic, Google	激烈竞争推动技术边界（长上下文、安全、多模态）

这个发展历程体现了从架构创新 -> 规模扩大 -> 范式验证 -> 生态开源 -> 多模态融合的清晰技术演进路径。

posted on 2025-09-10 17:01 GKLBB 阅读(197) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

GKLBB