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：

LeNet-5（1998年）：LeNet-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。

AlexNet（2012年）：AlexNet是第一个在ImageNet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：

VGGNet（2014年）：VGGNet是用于ImageNet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。

ResNet（2015年）：ResNet是用于ImageNet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 2.0（2022年）：WuDao 2.0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
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