一、奠基期（2017–2020）
2017：Google提出Transformer，自注意力机制奠定大模型底层基础。 2018：OpenAI GPT-1（首个Decoder-Only预训练Transformer）；ELMo、ULMFiT开启预训练语言模型浪潮；Word2Vec、GloVe为早期词向量底座。 2019：Google BERT（Encoder-Only，双向预训练引爆NLP），衍生RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、DistilBERT、DeBERTa；OpenAI GPT-2，验证零样本文本生成；Google T5、BART（Encoder-Decoder架构）；百度ERNIE，中文预训练模型落地。 2020：OpenAI GPT-3（175B参数），验证大模型少样本能力；XLNet，优化BERT的语言建模缺陷。
二、技术沉淀期（2021–2022）
2021：Google Switch Transformer，MoE混合专家模型规模化落地；GLM、mT5、T0完善Encoder-Decoder指令微调体系；EleutherAI发布GPT-Neo、GPT-J，开源复刻GPT技术栈。 2022：OpenAI InstructGPT，RLHF人类反馈强化学习落地，为ChatGPT铺垫；Google PaLM、LaMDA，验证思维链CoT；DeepMind Chinchilla，修正缩放定律，提出训练数据规模需匹配参数量；BLOOM、OPT，大规模开源大模型；CodeX，代码专用大模型；11月，ChatGPT(GPT-3.5)发布，大模型进入大众视野。
三、爆发期（2023）
OpenAI GPT-4，原生多模态，具备强推理能力；Meta LLaMA发布，开启开源大模型时代；Anthropic Claude1/2，主打超长上下文与宪法AI对齐；Google Bard、Flan系列迭代；国内文心一言、通义千问、讯飞星火、ChatGLM陆续上线；Mistral、Qwen开源系列模型兴起。
四、多模态与推理深化期（2024）
Google Gemini 1.5 Pro，百万token长上下文，原生多模态支持音视频；OpenAI GPT-4o实时多模态，o1模型主打深度推理；Anthropic Claude3系列，升级视觉与长文本；Llama3、Qwen2、DeepSeek开源模型性能逼近闭源；国内Kimi凭借超长上下文出圈，各大国产模型完成多模态升级。
五、Agent智能体时代（2025–2026.09）
核心方向转向Agent：模型具备规划、工具调用、迭代执行、自主纠错能力。 OpenAI迭代GPT-4.1、o3推理模型，强化复杂任务与计算机操作；Anthropic Claude Opus系列持续优化Agent稳定性与高分辨率视觉；Google Gemini2/3，融合多模态与智能体能力，落地机器人场景；开源Llama3.1、Qwen2.5、DeepSeek-R1推理模型普及；国内Kimi、通义、文心、GLM、DeepSeek、MiniMax、零一万物迭代长文本、Agent、多模态能力。 行业重心：不再比拼参数量，聚焦推理能力、Agent规划、统一多模态、推理成本、安全可控；大小模型混合部署、量化蒸馏技术成熟，模型从对话产品渗透到代码、科研、工业自动化场景。
六、三大架构分支
七、演进主线
八、写在最后
平台内已上线《大模型入门精品课》，纯干货一个月学完（没有冗余的理论，项目都是大型企业项目，非demo）：覆盖 RAG、智能体、Lora微调实战项目、模型压缩（剪枝、量化、蒸馏），附带项目简历撰写和面试指导。感兴趣的小伙伴可以前往主页了解！课程地址：https://edu.csdn.net/course/detail/41422
