ChatGPT背后的语言模型简史

语言是人类最先掌握的高科技，也是人类文明存在的基础。而现在，我们创造出的智能也掌握了人类自然语言，这也许是我们进入智能文明的标志。

自然语言处理（NLP）时间线：

- 1943 年：人工神经网络被提出

- 1957 年：最初的人工神经网络模型感知机被提出

- 1974 年：反向传播法被提出，用于训练一般的人工神经网络

- 1980 年：多层感知器被提出，采用多个隐含层代替感知器的单层结构

- 1982 年：循环神经网络被提出，处理序列输入和输出场景

- 1997 年：长短时记忆网络被提出，通过门控单元解决长序列数据训练的困难性

- 2013 年：Word2vec 被提出，用于文本产生词向量

- 2014 年：门控循环单元被提出，简化 LSTM 结构并提升表现；编码器 - 解码器架构 seq2seq 被提出，用于机器翻译和对话系统

- 2017 年：自注意力机制 Transformer 被提出，通过编码器 - 解码器结构处理自然语言

- 2018 年：预训练语言模型 GPT-1 和 BERT 被提出，分别基于 Transformer 和自回归机制生成文本，通过 masking 预测句子中缺失的词汇

- 2019 年：更大的预训练模型 GPT-2 被提出，能够输出高质量文本

- 2020 年：目前最强的通用 NLP 语言模型 GPT-3 被提出，可以完成多种领域的自然语言任务

- 2022 年：Instruct GPT 被提出，通过人类指令 (prompt) 来调整 AI 生成的内容

- 2023 年：大型多模态语言模型 GPT-4 被提出，接受图像和文本输入，表现出人类水平的表现

问题来了，你认为2024年国内能否全面追赶并领先AI技术呢？