人工智能（AI）大模型的发展史是一个快速演进的过程，涉及多个领域的技术进步和突破。以下是AI大模型发展的主要里程碑：

早期阶段（1950年代1980年代）

1、图灵机（1950）：图灵提出了图灵机模型，这是计算机科学和人工智能的理论基础。
2、感知机（1958）：感知机是一种简单的神经网络模型，由弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出，可以学习简单的模式。
3、专家系统（1970年代）：专家系统是基于规则的系统，能够模拟人类的决策过程。

机器学习阶段（1980年代2000年代）

1、反向传播（1986）：反向传播算法被引入，可以高效地训练多层神经网络。
2、支持向量机（1992）：支持向量机（SVM）被提出，用于分类和回归任务。
3、深度学习（2000年代）：深度学习的概念被引入，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

深度学习阶段（2000年代2010年代）

1、ImageNet（2010）：ImageNet大规模图像识别竞赛推动了深度学习在计算机视觉领域的发展。
2、卷积神经网络（2012）：AlexNet（Alex Krizhevsky等）使用卷积神经网络在ImageNet竞赛中取得突破。
3、循环神经网络（2014）：RNN和长短期记忆网络（LSTM）在自然语言处理（NLP）任务中取得成功。
4、生成对抗网络（2014）：生成对抗网络（GAN）被提出，用于生成逼真的数据。

大模型阶段（2010年代2020年代）

1、Transformer（2017）：Transformer模型被提出，用于NLP任务，取得了显著的成果。
2、BERT（2018）：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）被提出，成为NLP领域的里程碑模型。
3、GPT3（2020）：GPT3（Generative Pretrained Transformer 3）被发布，具有1750亿个参数，成为当时最大的语言模型。
4、多模态模型（2020年代）：多模态模型，如CLIP（Contrastive LanguageImage Pretraining）和DALLE（2021），能够处理多种输入模态。

当前进展（2020年代）

1、大型语言模型：越来越大的语言模型被提出，如PaLM（2022）和LLaMA（2023）。
2、多任务学习：模型能够在多个任务中进行学习和微调。
3、可解释性和安全性：人们越来越关注AI大模型的可解释性、安全性以及伦理问题。

AI大模型的发展史是一个快速迭代的过程，不断有新的技术和模型被提出。当前，AI大模型已经在许多领域取得了显著的成果，但仍然面临着许多挑战和改进空间。