1.2.3 迅猛发展期（2020年至今）

这一阶段是大模型的迅猛发展和广泛应用阶段，也是大模型的挑战和机遇阶段。在这一阶段，大模型的参数规模和数据规模达到了前所未有的水平，同时也带来了前所未有的性能和效果。大模型的优势在于，它可以利用海量的数据，从中学习更多的知识和规律，从而提高模型的智能和通用性。大模型的发展受益于多方面的因素，如算力的突破，数据的丰富，算法的优化，框架的支持等。

在这一阶段，神经网络的结构和类型也出现了更多的变化和创新，如稀疏注意力（Sparse Attention）、卷积注意力（Convolutional Attention）、局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）、自适应注意力（Adaptive Attention）、反向注意力（Inverse Attention）、对抗注意力（Adversarial Attention）等。这些神经网络模型在不同的领域和场景中，展现了不同的优势和特点，如稀疏注意力等注意力机制的改进，可以降低注意力的计算复杂度和内存消耗，从而提高模型的效率和可扩展性；卷积注意力等注意力机制的扩展，可以增加注意力的表达能力和灵活性，从而提高模型的性能和效果。

在这一阶段，大模型的概念和思想也开始出现和发展，主要体现在两个方面：