大模型是现在最火爆的技术，下面我详解ChatGPT大模型发展简史@mikechen
第一阶段：萌芽期
早期的自然语言处理研究，主要依赖人工规则和统计方法。
随后，统计机器学习方法逐渐兴起，例如基于n-gram的语言模型、隐马尔可夫模型和条件随机场等。
这一阶段的模型，能够利用数据学习语言规律，但受限于表达能力，难以真正理解复杂上下文。
总之，早期的自然语言处理系统，主要依赖规则和统计方法，能力有限，难以真正理解复杂语境。
随着深度学习的兴起，神经网络逐渐成为语言建模的主流方向。
第二阶段：爆发期
2017 年，Google 发表了名为 《Attention is All You Need》 的论文。
Transformer 架构横空出世，彻底改变了游戏规则。
抛弃了递归结构，采用 Self-Attention（自注意力机制）。
这意味着模型可以并行计算，且具备了捕捉全局信息的能力。
后来，再机上NVIDIA GPU，进一步提升了并行计算能力。
GPT-1于2018年发布，参数1.17亿，通过无监督预训练+任务微调开启生成式语言新时代。
核心思想：预训练 + 微调
即，先：学习整个互联网+再：适配具体任务。
比如：互联网爆发后，AI 获得：海量训练数据。
例如：
图片；
文本；
视频；
搜索数据；
所以，GPT-1是在这个背景下推出的。
第三阶段：成长期
GPT-2（2019年）参数增至15亿，支持零样本学习，但因滥用担忧最初限开源。
GPT-3（2020年）参数达1750亿，few-shot能力突出，推动API商业化。
GPT-3 的出现让人们意识到，只要参数量足够大（1750 亿），模型就会表现出惊人的通用能力。
ChatGPT (2022.11.30): 史上增长最快的应用。它将复杂的模型转化为直观的对话界面，标志着 AI 进入“人格化”时代。
GPT-4 (2023.03): 首个真正意义上的多模态大模型，在法律、数学等专业考试中达到人类顶尖水平。
GPT-5 GPT-5 统一了推理、多模态与任务执行。
2026 年现状：大模型进入“后 scaling”时代。
重点从单纯增大参数转向算法效率、推理能力、Agent、多模态统一和实际应用落地。
上下文窗口已达百万级，AI 深度融入办公、教育、医疗、编程等领域。
一句话总结 ChatGPT 发展史：
ChatGPT 的出现，本质上是：Transformer + 大规模数据 + GPU算力 + RLHF，共同推动的结果。