2018年，人工智能领域迎来重大突破，OpenAI的GPT-1和Google的BERT相继问世，共同开创了预训练模型的新纪元。GPT-1采用单向Transformer解码器架构，确立"预训练+微调"范式，在多项NLP任务中表现优异。BERT则创新性地采用双向Transformer编码器，通过掩码语言模型和下一句预测任务，在11项NLP基准上全面超越前人。虽然技术路线不同，但两者共同推动了自然语言处

摘要：Transformer架构已成为现代大语言模型（如GPT、PaLM等）的核心基础，其并行计算、长距离依赖建模和灵活扩展性支撑了模型规模的持续扩大。关键技术突破包括混合专家模型（MoE）、稀疏注意力机制和位置编码改进，显著提升了效率和性能。同时，Transformer正拓展至多模态领域，成功应用于视觉、语音等任务。尽管面临部署挑战，但通过模型压缩、硬件加速和算法优化等方案持续推动应用落地。Tr

Transformer架构彻底革新了NLP领域，其核心贡献包括：1）确立"预训练-微调"范式，使BERT和GPT等模型仅需少量标注数据即可在各类任务中取得突破性表现；2）在机器翻译、文本生成等任务上实现性能飞跃，多项指标超越人类水平；3）通过自注意力机制实现高度并行计算，训练效率显著提升；4）推动NLP进入预训练时代，大幅降低技术应用门槛，并为多模态大模型发展奠定基础。

2014年，伊恩・古德费洛在蒙特利尔小酒馆灵光一闪，提出让两个神经网络互相对抗的构想，由此诞生了改变AI领域的生成对抗网络(GANs)。这一技术通过生成器与判别器的对抗训练，实现了从随机噪声生成逼真图像的能力。从最初的DCGAN到后来的StyleGAN，GANs技术不断演进，在图像生成、艺术创作、医学影像等领域展现出惊人创造力。在大模型时代，GANs与Transformer等技术的融合进一步拓展了

2014年，伊恩・古德费洛在蒙特利尔小酒馆灵光一闪，提出让两个神经网络互相对抗的构想，由此诞生了改变AI领域的生成对抗网络(GANs)。这一技术通过生成器与判别器的对抗训练，实现了从随机噪声生成逼真图像的能力。从最初的DCGAN到后来的StyleGAN，GANs技术不断演进，在图像生成、艺术创作、医学影像等领域展现出惊人创造力。在大模型时代，GANs与Transformer等技术的融合进一步拓展了

2018年谷歌推出的BERT模型开创了自然语言处理新范式。该模型基于Transformer编码器，首次实现双向文本理解，通过"遮字猜词"和"判断连贯"两个预训练任务掌握深层语义。BERT提供BASE和LARGE两种规模，在GLUE等基准测试中表现卓越，部分指标超越人类水平。其突破性在于采用预训练-微调框架，使各类NLP任务可共享基础模型，大幅提升泛化能力。BERT不仅被应用于搜索引擎优化（如谷歌、

NLP技术经历了从低效到高效的突破性发展。传统RNN和LSTM处理序列数据缓慢且效果有限，而2017年提出的Transformer架构通过自注意力机制实现了并行计算，能高效捕捉长距离依赖关系。该架构让AI像人类一样"抓重点"，理解上下文关联，为GPT等大模型奠定了基础。尽管存在计算复杂度高、资源需求大等局限，但通过改进位置编码、注意力机制等方式不断优化，推动了大语言模型的快速发

2010年代深度学习迎来产业应用爆发期，"深度学习三巨头"Hinton、LeCun和Bengio的突破性贡献获得2018年图灵奖。AlexNet（2012）和ResNet（2015）推动计算机视觉发展，GAN（2014）为AIGC奠定基础，TensorFlow/PyTorch等框架降低开发门槛。AlphaGo（2016）战胜李世石成为公众关注里程碑，展示了深度学习在复杂决策中的能力。这些突破推动深

2006-2012年深度学习迎来关键突破期。2006年Hinton团队提出深度信念网络(DBN)，通过分层预训练策略有效解决了深层网络训练难题，奠定理论基础。2012年AlexNet在ImageNet竞赛中以显著优势获胜（错误率15.3% vs 26.2%），其创新性采用GPU并行计算、ReLU激活函数、Dropout和数据增强等技术，引爆了深度学习革命。这两项里程碑式成果分别从理论方法和实际应用

摘要：20世纪80-90年代，深度学习迎来重要突破。杨立昆提出首个商用卷积神经网络LeNet-5，在手写数字识别上取得突破。同时，为解决序列数据处理问题，研究者提出循环神经网络(RNN)及其改进版LSTM、GRU。然而这一时期的AI发展并非一帆风顺，专家系统的商业化失败导致第二次AI寒冬(1987-1993)，神经网络研究虽继续但进展缓慢。这些技术突破为21世纪深度学习的爆发奠定了基础。