2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。

2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。

2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。

2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。

2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。

2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。

2022年7月，李飞飞、PercyLiang等[1]提出“基础模型”(FoundationModels)的概念：基于自监督学习的模型在学习过程中会体现出来各个不同方面的能力，这些能力为下游的应用提供了动力和理论基础，称这些大模型为“基础模型”。2023年2月，刘安平等[2]提出大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝练了大数据内在精华的“隐式知识库”，是实现人工智能应用的载体。