人工智能十年叱咤风云

过去十年对于人工智能（AI）领域来说是一个激动人心和充满事件的旅程。原本对深度学习潜力的探索促成了一个新的领域的爆炸式增长，现在包括从电子商务中的推荐系统到自动驾驶车辆中的物体检测以及可以创建逼真图像和连贯文本等生成模型。

2013年被广泛认为是深度学习“成年”的一年，由计算机视觉方面重大进展所引发。 VAEs是一种生成模型，可以学习表示和生成图像和声音等数据。它们通过在较低维空间中学习输入数据的压缩表示，即潜在空间，来工作。这使它们能够通过从学习到的潜在空间中进行采样来生成新的数据。后来，VAEs被证明为开启了生成建模和数据生成的新途径，在艺术、设计和游戏等领域有广泛应用。

2014年6月，深度学习领域又迎来了另一个重大进展， GANs是一种能够生成与训练集相似的新数据样本的神经网络。基本上，两个网络同时进行训练：（1）生成器网络生成虚假的样本，（2）鉴别器网络评估它们的真实性。这种训练是在一个类似游戏的环境中进行的，生成器试图创建能够欺骗鉴别器的样本，而鉴别器则试图正确判断虚假样本。

当时，GANs代表了一种强大而新颖的数据生成工具，不仅用于生成图像和视频，还用于音乐和艺术。它们还促进了无监督学习的发展，这个领域被普遍认为是不发达且具有挑战性的，因为它们展示了在不依赖显式标签的情况下生成高质量数据样本的可能性。

在2015年，人工智能领域在计算机视觉和自然语言处理（NLP）方面取得了相当大的进展。 ResNets是一种允许信息更轻松地在网络中流动的架构，通过添加捷径实现。与常规神经网络不同，在ResNet中，额外的残差连接被添加，跳过一个或多个层，直接连接到网络中更深的层。

因此，ResNets能够解决梯度消失的问题，使得训练更深的神经网络成为可能，超出了当时的预期。这反过来显著改进了图像分类和物体识别任务。

与此同时，研究人员在递归神经网络（RNNs）和长短期记忆（LSTM）模型的开发方面取得了相当大的进展。尽管这些模型自上世纪90年代以来就存在，但直到2015年左右才开始引起一些关注，主要原因包括：（1）可供训练的更大和更多样化的数据集的可用性，（2）计算能力和硬件的改进，使得可以训练更深层次、更复杂的模型，以及（3）沿途进行的修改，例如更复杂的门控机制。

因此，这些架构使得语言模型能够更好地理解文本的上下文和含义，从而在语言翻译、文本生成和情感分析等任务中取得了巨大的改进。当时RNNs和LSTMs的成功为今天我们看到的大型语言模型（LLMs）的发展铺平了道路。

人机大战在2016年震惊了游戏界：谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石。AlphaGo利用深度强化学习和蒙特卡洛树搜索的组合，分析了来自先前对局的数百万个棋局状态，并评估最佳的下棋步骤——这种策略在这个背景下远远超越了人类的决策能力。

2017年是生成式人工智能突破奠定基础的最关键的一年。 Transformer模型由两个基本组件组成：编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器负责对输入数据进行编码，例如可以是一个词序列。它接收输入序列，并应用多个自注意力层和前馈神经网络来捕捉句子中的关系和特征，并学习有意义的表示。自注意力机制使模型能够理解句子中不同单词之间的关系。与传统模型不同，传统模型会按照固定的顺序处理单词，而Transformer模型实际上会同时考虑所有单词。它根据单词与句子中其他单词的相关性分配一种称为注意力分数的值。 另一方面，解码器接收编码器的编码表示，并生成一个输出序列。在机器翻译或文本生成等任务中，解码器根据从编码器接收到的输入生成翻译序列。类似于编码器，解码器也由多个自注意力层和前馈神经网络组成。然而，解码器还包括一个额外的注意力机制，使其能够关注编码器的输出。这样，解码器在生成输出时可以考虑输入序列的相关信息。

Transformer架构已成为大型语言模型（LLMs）发展的关键组件，并在自然语言处理领域取得了显著的改进，如机器翻译、语言建模和问答系统等任务。

OpenAI于2018年6月推出了生成式预训练转换器G enerative P retrained Transformer（GPT-1），它利用Transformer架构有效捕捉了文本中的长程依赖关系。GPT-1是首批展示了无监督预训练和特定NLP任务微调的模型之一。 谷歌也利用了这种相对较新的Transformer架构，在2018年底发布并开源了他们自己的预训练方法，称为来自Transformer的双向编码器表示（BERT）。

2019年是生成模型领域的几个显著进展之一，特别是GPT-2的问世。这个模型在许多自然语言处理任务中取得了最先进的性能，并且能够生成非常逼真的文本，这让我们对接下来可能发生的事情有所预感。该领域的其他改进还包括DeepMind的BigGAN，它生成的高质量图像几乎与真实图像难以区分，以及NVIDIA的StyleGAN，它允许更好地控制所生成图像的外观。

2020年又一个模型诞生，甚至在科技社区之外也成为家喻户晓的名字：GPT-3。这个模型在大型语言模型的规模和功能方面实现了重大飞跃。以GPT-1为例，它只有1.17亿个参数。而GPT-2的参数量增加到了15亿，GPT-3更是达到了1750亿。如此庞大的参数空间使得GPT-3能够在广泛的提示和任务下生成非常连贯的文本。它在各种自然语言处理任务中展现出令人印象深刻的性能，如文本补全、问答甚至创意写作。GPT-3再次突显了自监督学习的潜力，它使模型能够在大量无标签数据上进行训练。这有一个优点，即这些模型可以在不需要大量特定任务训练的情况下获得对语言的广泛理解，这使得它们更加经济高效。

2021年AlphaFold 2被誉为解决几十年来存在的蛋白质折叠问题的期待已久的解决方案。DeepMind的研究人员扩展了Transformer架构，创建了evoformer blocks这种架构利用进化策略进行模型优化，从而构建了一个能够根据1D氨基酸序列预测蛋白质的3D结构的模型。这一突破具有巨大的潜力，可以彻底改变药物发现、生物工程以及我们对生物系统的理解。

2022年，人工智能的快速发展达到了一个突破性的进展：OpenAI的ChatGPT，一个聊天机器人，在2022年11月投入使用。这个工具代表了自然语言处理领域的尖端成果，能够对各种查询和提示生成连贯且与上下文相关的回答。

2023 年：大语言模型LLMs和机器人。 当前的年份无疑成为了LLM和聊天机器人的年代。越来越多的模型正在以迅猛增长的速度被开发和发布。 斯坦福大学的研究人员发布了Alpaca，这是一个轻量级的语言模型，通过从LLaMA上进行指令遵循演示的微调而得到。几天后的3月21日，谷歌推出了与ChatGPT竞争的Bard。谷歌还在本月5月10日发布了最新的LLM，PaLM-2。在这一领域的不懈发展中，很有可能在您阅读此文时已经出现了另一个模型。

我们还看到越来越多的公司将这些模型纳入其产品中。例如，Duolingo宣布推出基于GPT-4的Duolingo Max，这是一种新的订阅级别，旨在为每个人提供量身定制的语言课程。Slack也推出了一个名为Slack GPT的AI助手，可以完成草稿回复或总结讨论线程等任务。此外，Shopify在公司的Shop应用程序中引入了一个基于ChatGPT的助手，可以帮助客户使用各种提示识别所需产品。