LLM 历史之旅：从 RNN 到前沿科技research#llm📝 Blog|分析: 2026年3月22日 13:30•发布: 2026年3月22日 13:27•1分で読める•Qiita LLM分析这篇文章精彩概述了大语言模型 (LLM) 的演变，追溯了它们从 Transformer 时代之前的非凡旅程到今天的创新模型。它突出了关键的里程碑，例如关键的“Attention is all you need”论文以及 GPT 等模型的兴起，为理解生成式人工智能的现状提供了清晰的路径。要点•文章按时代划分了 LLM 的发展，从 RNN 和 CNN 到 Transformer 架构的出现。•它展示了 OpenAI 的 GPT 系列的进展，突出了模型大小、功能和提示工程的影响方面的进步。•文本承认了 BERT 和 Claude 等模型的出现，提供了对 LLM landscape 的全面看法。引用 / 来源查看原文"众所周知，2017 年的“Attention is all you need”是 LLM 的转折点。"QQiita LLM2026年3月22日 13:27* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧MiniMax M2.7: A Self-Evolving AI That's Reshaping the Future较新Securing the Future: OWASP's Agentic AI Top 10 for 2026 Ushers in a New Era of Safe LLM Agents相关分析research革新半导体制造：大语言模型进军FAB2026年3月22日 15:00research从零开始构建专注代码的生成式人工智能：深度探索！2026年3月22日 14:48research交互式可视化使LLM训练技术更容易理解2026年3月22日 14:34来源: Qiita LLM