2019年2月，OpenAI推出了15亿参数的GPT-2，能够生成连贯的文本段落，做到初步的阅读理解、机器翻译等。
紧接着，英伟达推出了83亿参数的威震天Megatron-LM，谷歌推出了110亿参数的T5，微软推出了170亿参数的图灵Turing-NLG。
2020年6月，大模型来到了一个分水岭，OpenAI以1750亿参数的GPT-3，直接将参数规模刷到千亿级别，直逼人类神经元的数量。作诗、聊天、生成代码等等，无所不能。
在沉寂了一段时间之后，微软和英伟达在2021年10月联手发布了5300亿参数的Megatron-Turing自然语言生成模型(MT-NLG)。同时夺得单体Transformer语言模型界「最大」和「最强」两个称号。
除了千亿规模的稠密单体模型，还有万亿规模的稀疏混合模型。
2021年1月，谷歌推出了1.6万亿参数的Switch Transformer。12月，这个记录被达摩院的M6模型的10万亿参数打破，大模型参数直接提升了一个量级，而且达摩院只用了512张GPU进行训练。
