- 自然语言处理（NLP）经历了重大变革，尤其是随着大语言模型（LLM）的出现。
- 2017年Transformer模型的提出是一个转折点，尽管其影响最初并未被充分认识。
- BERT和GPT模型打破了性能记录，引发了'基准测试热潮'并引发关于其能力的争论。
- 2020年GPT-3的发布是关键节点，展示了大语言模型的潜力，甚至导致研究者出现存在主义危机。
- 2022年ChatGPT的推出颠覆了整个领域，使得许多传统NLP研究方向过时，焦点转向LLM应用。
- 该领域因大语言模型的伦理和实践影响产生分歧，围绕模型理解、规模效应和企业控制力展开激辩。
- 研究者们正努力应对大语言模型的社会影响、技术局限性，以及NLP与AI的未来发展路径。