#ChatGTP#早期自然语言处理领域中使用的大多数模型都是基于循环神经网络（RNN）的，例如长短时记忆网络（LSTM）。然而，这些模型存在着许多局限性，例如计算复杂度高、难以并行计算等。在2017年，谷歌人工智能研究院的研究人员提出了Transformer模型，从而颠覆了传统的自然语言处理模型（NLP）。
2018年，OpenAI开发的GPT（Generative Pre-training）在Transformer技术基础上将NLP模型进行了更深层次的尝试，利用语料库中大量的文本信息获取更大的上下文数据，进而实现了更好的文本表示。
早期GPT可以做到简单的语言模型和词向量生成。2019年，OpenAI发布GPT-2, 具备了强大的推理能力，能够根据上文进行语境预测，从而实现更复杂的语言模型。
2020年，OpenAI发布了GPT-3，GPT-3利用了更大的语料库进行训练，可实现更准确的文本表示，支持更复杂的推理，可以模仿语法和句法。
到了2023年的今天，基于GPT-3.5和GPT-4的ChatGPT、New Bing等AI应用已经广泛应用在各个领域，也出现了一堆与ChatGPT对标的产品。
AI技术的发展，可以说是从Google的Transformer模型开始，被按下了加速键，只不过最终受益的并不是Google自己，甚至Google搜索很可能要被New Bing超越了。
