大模型的发展历程可划分为语言模型奠基期、神经语言模型崛起期、Transformer革命期和多模态融合期四个阶段，其技术演进如下：

一、语言模型奠基期（1950s-2012）

1. 统计语言模型
   基于n-gram概率建模：
   $$P(w_t|w_{1:t-1})\approx P(w_t|w_{t-n+1:t-1})$$
   受限于维度灾难（Curse of Dimensionality），无法有效处理长距离依赖。

2. 神经网络初探

   • 2003年Bengio提出神经概率语言模型（NPLM），首次用神经网络建模词序列概率
   • 2010年Collobert的Word2Vec前身模型，奠定分布式词向量基础

二、神经语言模型崛起期（2013-2017）

此时模型参数量在百万级（10⁶），但特征表示能力有限，无法建模深层语义。

三、Transformer革命期（2017-2020）

1. 架构突破
   2017年Vaswani提出Transformer：
   $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
   自注意力机制彻底解决长程依赖问题。

2. 预训练范式确立

   • BERT (2018)：掩码语言建模（MLM）
     $${\mathcal{L}}_{MLM}=\sum _{i\in \mathcal{M}}\log P(x_i|{\mathbf{x}}_{\backslash i})$$
   • GPT系列：自回归语言建模
     $$P(\mathbf{x})=\prod _{t=1}^{T}P(x_t|x_{<t})$$

3. 规模跃迁

   模型	参数量	训练数据量
   GPT-1 (2018)	1.17亿	5GB
   GPT-2 (2019)	15亿	40GB
   GPT-3 (2020)	1750亿	570GB

四、多模态融合期（2021至今）

1. 跨模态对齐技术

   • CLIP (2021)：图文对比学习
     $$\mathcal{L}=-\log \frac{\exp (\text{sim}(I,T)/\tau )}{{\sum }_{k=1}^N\exp (\text{sim}(I,T_k)/\tau )}$$
   • ALIGN：十亿级噪声数据训练

2. 生成式多模态突破

   • DALL·E 2 (2022)：扩散模型生成图像
     $$p_{\theta }({\mathbf{x}}_{0:T})=p({\mathbf{x}}_T)\prod _{t=1}^T{p}_{\theta }({\mathbf{x}}_{t-1}|{\mathbf{x}}_t)$$
   • Flamingo (2022)：门控交叉注意力机制实现交错多模态输入

3. 统一架构演进

   • PaLM-E (2023)：5620亿参数，具身智能推理
     $$\mathcal{A}=f_{\theta }(\mathcal{V},\mathcal{L},\mathcal{S})$$
   • GPT-4V：视觉指令微调实现图文联合推理

五、技术挑战与趋势

1. 三大约束

   • 计算瓶颈：千亿模型单次训练耗电≈130吨煤当量
   • 数据荒：高质量多模态数据增长率<模型需求增速
   • 安全对齐：多模态幻觉问题 $P_{\text{hallucinate}}\propto \text{modality gap}$

2. 前沿方向

   • 神经压缩：学习率 $ \eta $ 与梯度噪声的平衡优化
   • 模块化架构：MoE路由机制
     $$g(x)=\sum _{i=1}^{n}G(x{)}_i{E}_i(x)$$
   • 具身智能：世界模型 $$\mathcal{M}:(s_t,a_t)\mapsto s_{t+1}$$

从词向量到多模态认知，大模型正经历从感知智能（CLIP）→生成智能（Stable Diffusion）→推理智能（Gemini）的范式跃迁。未来突破将依赖计算范式革新（如光子芯片）与认知架构创新（如神经符号系统）。

此演进路径表明：模型能力=规模×架构×数据²，而多模态融合正推动AGI从专用弱人工智能向通用强人工智能跨越。