Jak rozwijały się modele językowe?

• Początki NLP – pierwsze algorytmy przetwarzania języka naturalnego (Natural Language Processing) miały ograniczone możliwości i opierały się głównie na statystycznych metodach analizy tekstu.
• Przełomowe modele przed LLM – sieci neuronowe, takie jak Word2Vec (2013), pozwoliły lepiej rozumieć relacje między słowami, co utorowało drogę dla bardziej zaawansowanych technologii.
• Era Transformerów – w 2017 roku Google zaprezentowało architekturę Transformer, która stała się fundamentem dla współczesnych modeli generatywnych, w tym GPT.
• Rozwój modeli OpenAI – od GPT-2 (2019) po GPT-4 (2023), każdy kolejny model zwiększał swoje zdolności do rozumienia kontekstu i generowania spójnych odpowiedzi.
• Wzrost konkurencji – rozwój AI nie ogranicza się tylko do OpenAI. Google (BERT, Gemini), Meta (Llama), Anthropic (Claude) i inne firmy wprowadzają własne modele, przyspieszając rozwój technologii.

Co pokazuje infografika?

• Oś czasu – rozwój generatywnej AI od jej początków do współczesnych, zaawansowanych modeli.
• Najważniejsze modele – GPT, BERT, Claude, Gemini i inne, które miały kluczowy wpływ na postęp technologiczny.
• Przełomowe technologie – rozwój Transformerów, techniki samouczenia się i wzrost zdolności generatywnych AI.
• Zastosowania AI – jak modele językowe znalazły zastosowanie w biznesie, edukacji, medycynie i innych sektorach.
• Wpływ mocy obliczeniowej – wzrost dostępności wydajnych procesorów i rozwój infrastruktury obliczeniowej umożliwiły trenowanie coraz większych modeli.