第 十二章 大模型的发展历程

    大模型（large model），通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。这些模型通常由大量神经元组成，并使用大量数据进行训练。

    大模型的发展历程大致可以分为以下几个阶段：

    1 早期大模型（2012年之前）

    在这个阶段，大模型主要用于学术研究，例如自然语言处理、计算机视觉等领域。一些早期的大模型包括：

    le-5（1998年）：le-5是第一个用于手写数字识别的大型卷积神经网络模型，由yann lecun等人提出。

    alex（2012年）：alex是第一个在image图像识别比赛中获胜的大型卷积神经网络模型，由alex krizhevsky等人提出。

    2 深度学习时代的大模型（2012年-2020年）

    在这个阶段，深度学习技术得到了快速发展，大模型的参数量和训练数据量都得到了大幅提升。一些深度学习时代的大模型包括：

    vgg（2014年）：vgg是用于image图像识别比赛的深度卷积神经网络模型，由karen simonyan和andrew zisserman提出。

    res（2015年）：res是用于image图像识别比赛的深度残差网络模型，由kaiming he等人提出。

    transformer（2017年）：transformer是用于自然语言处理任务的深度神经网络架构，由vaswani等人提出。

    3 当前的大模型（2020年至今）

    在这个阶段，大模型的参数量和训练数据量继续增长，并取得了更加惊人的成果。一些当前的大模型包括：

    gpt-3（2020年）：gpt-3是用于自然语言处理任务的大型语言模型，由openai提出。

    jurassic-1 jumbo（2022年）：jurassic-1 jumbo是用于自然语言处理任务的大型语言模型，由ai21 labs提出。

    wudao 20（2022年）：wudao 20是用于自然语言处理任务的大型语言模型，由北京人工智能研究院提出。

    大模型发展历程的趋势

    从大模型的发展历程可以看出，大模型的参数量和训练数据量呈指数级增长趋势。这主要得益于以下几个因素：

    计算能力的提高：随着计算能力的提高，训练大模型所需的计算资源变得更加充足。

    数据量的增长：随着互联网的发展，可用于训练大模型的数据量变得更加庞大。

    算法的改进：深度学习算法的不断改进，使得大模型能够学习到更加复杂的模式和特征。

    可以预见，在未来，大模型将继续发展，并取得更加惊人的成果。