知乎AI大模型全栈工程师学习_知乎ai全栈

自助领取地址https://pan.baidu.com/s/1Lz6TYosNXG8mDxXeoqaEgg?pwd=VRtQ

萌芽期（1950-2005）：以CNN为代表的传统神经网络模型阶段

· 1956年，从计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”概念开始，AI发展由最开始基于小规模专家知识逐步发展为基于机器学习。

· 1980年，卷积神经网络的雏形CNN诞生。

· 1998年，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生，机器学习方法由早期基于浅层机器学习的模型，变为了基于深度学习的模型,为自然语言生成、计算机视觉等领域的深入研究奠定了基础，对后续深度学习框架的迭代及大模型发展具有开创性的意义。

探索沉淀期（2006-2019）：以Transformer为代表的全新神经网络模型阶段

· 2013年，自然语言处理模型 Word2Vec诞生，首次提出将单词转换为向量的“词向量模型”，以便计算机更好地理解和处理文本数据。

· 2014年，被誉为21世纪最强大算法模型之一的GAN（对抗式生成网络）诞生，标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段。

· 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构——Transformer架构，奠定了大模型预训练算法架构的基础。

· 2018年，OpenAI和Google分别发布了GPT-1与BERT大模型，意味着预训练大模型成为自然语言处理领域的主流。在探索期，以Transformer为代表的全新神经网络架构，奠定了大模型的算法架构基础，使大模型技术的性能得到了显著提升。

迅猛发展期（2020-至今）：以GPT为代表的预训练大模型阶段