大模型的兴起是人工智能领域的一个重要里程碑，其背后的关键时间点如下：
2017年：
- Transformer架构发布：由Google的研究人员提出，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，被广泛应用于自然语言处理任务，为大模型的发展奠定了基础。
2018年：
- BERT模型发布：由Google的研究团队开发，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是第一个预训练的语言表示模型，它能够理解上下文，对NLP领域产生了深远影响。
2019年：
- GPT-2发布：OpenAI发布了GPT-2，这是一个具有1500亿参数的大规模语言模型，能够生成高质量的文本，其规模和性能在当时是革命性的。
2020年：
- GPT-3发布：OpenAI进一步发布了GPT-3，这是一个具有1750亿参数的模型，它的出现使得大模型在生成文本、翻译、代码生成等方面取得了巨大进步。
2022年：
- ChatGPT发布：OpenAI发布了ChatGPT，这是一个基于GPT-3的聊天机器人，能够进行自然对话，标志着大模型在对话系统中的应用迈出了重要一步。
2023年：
- 多模态大模型出现：随着技术的进步，多模态大模型开始出现，如视觉和文本的结合，使得模型能够处理更复杂的任务。
- 大模型应用出海：中国AI开发者开始将大模型应用推向海外市场，例如作业帮和小米的AI应用在海外市场取得了成功。
2024年：
- 大模型商业化加速：大模型开始广泛应用于各个行业，如智能汽车、心理健康服务等，商业化进程加速。
这些关键时间点标志着大模型技术从理论研究到实际应用的发展历程，对人工智能领域产生了深远的影响。