（上图用百度脑图所画，并不好用，还是要用回MindManger）
AIGC发展历史
文本类
Large Language Model 大语言模型（LLM）
自然语言处理（NLP）
1986年-Jordan Network：时序神经网络
1900年-Jeffrey L. Elman：循环神经网络（RNN）（简化于时序神经网络）
1997年-长短期记忆神经网络（LSTM）（Long Shor-Term Memory）
2014年-Bengio团队：注意力机制模块【后来被应用于AI各个领域】
2017年-Vaswani：Tramsformer模型（采用了注意力机制模块）
2016年-Radford & Alec, etc.：双向编码器表示（BERT）
主要被应用于自然语言的理解
OpenAI：GPT模型（生成预训练 Generative Pre-Training）
OpenAI的成果：GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT4、ChatGPT、Sora等
主要被应用于自然语言的生成
图像生成类
2021年-Comp Vis & Runway团队：Stabe Diffusion
以上是我阅读《一本书读懂AIGC——CHatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》第2章p1-p19的笔记，后续继续补充。
感慨一下，从历史发展中看，很多模型都是2013年之后出现的，这几年比较火的ChatGPT等也不过出现了3年左右。如果当年（2010年）考研考入模式识别或人工智能领域就好了（当时却是认认真真思考过这两个专业），不过物理才是我最喜欢的，也最有成就感。（皮一下）
