2017 年,Google提出Transformer 框架在机器翻译中取得显著进步,其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。2018 年 Google 和 OpenAI 基于Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT,显著提高了NLP 任务的性能,并展示出广泛的通用性。大模型参数规模不断增长,推动AIGC技术升级。AIGC技术发展的背后是大模型(Foundation Models)技术的持续迭代。从2017 年Transformer 结构的提出,加速了深度学习模型的参数学习能力。另一方面,GPU算力也在指数级增长。
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