自2017年Google提出Transformer模型以来，AI技术经历了飞速的发展。以下是部分重要的AI历史版本或里程碑：

语言模型
ELMo (Embeddings from Language Models)：2018年，ELMo是第一个真正意义上的上下文感知词嵌入方法，它通过双向LSTM生成了强大的词向量。
GPT系列：
GPT1：2018年发布，由1.17亿参数构成，展示了无监督预训练在自然语言处理中的潜力。
GPT2：2019年推出，具有15亿参数，引入了更大的数据集进行训练，并且首次公开了一个完整的版本。
GPT3：2020年发布，拥有1750亿个参数，是当时最大的语言模型之一，能够完成多种任务而无需微调。
GPT4：虽然具体细节尚未完全披露，但据称其性能和规模都有显著提升。

图像识别与生成
DALL·E：由OpenAI开发，能够根据文本描述生成高质量的图像。
CLIP：结合了视觉和语言理解能力，可以从大量未标注的数据中学习到丰富的跨模态知识。

其他重要进展
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：2018年发布，通过双向Transformer架构极大地提高了对上下文的理解能力。
ViT (Vision Transformer)：2020年提出，将Transformer架构应用于计算机视觉领域，标志着视觉任务处理方式的重大转变。

这些只是众多AI发展中的一部分，随着时间推移，我们见证了从简单规则系统到复杂深度学习模型的巨大飞跃。未来还会有更多创新出现，推动AI技术向前发展。