导览

在过去的十年间，人工智能领域经历了显著变革，从传统的规则学习演进至现代机器学习技术，进而转向以神经网络为基础的模式识别。这一历程见证了从小型模型的主导地位，到Transformer架构的兴起，直至现今通用人工智能概念的普及化。其中，英伟达的创始人兼CEO黄仁勋曾预言，ChatGPT的问世标志着人工智能进入了一个新时代——类比于iPhone的普及化，它使AI技术更加易于公众接触与应用。

人工智能的发展脉络可大致分为以下几个关键阶段：

• 早期探索(2017年前)：深度学习技术成为了人工智能领域的基石，驱动着小型模型的广泛应用。

• 转折点(2017-2020)：谷歌Bert模型的出现，以其双向预训练与微调策略，引领了Transformer架构的风潮，成为当时AI模型的主流。

• 扩展与创新(2020-2022)：随着产业与学术研究的持续深化，AI模型的研发不再局限于单一架构，而是在Transformer基础上探索更多可能性。在此期间，大型模型如GPT-3的涌现，展示了通过增加模型规模来提升性能的潜力。

• 通用人工智能的曙光(2022至今)：ChatGPT的成功不仅证实了GPT模型在Prompting技术上的前瞻性，还突显了高质量数据对于实现真正通用人工智能的重要性。GPT-3采用的自回归与Prompting相结合的方法，为公众所理解的通用AI描绘了一幅清晰的图景。

此一历程表明，人工智能正逐渐突破专业界限，向着更加普及、易于操作的方向发展，满足了更广泛用户群体的需求。