大模型的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家们开始探索如何利用大规模数据来训练机器学习模型。然而，直到21世纪初，随着互联网的普及和大数据技术的发展，大模型才开始得到广泛关注和应用。
在这个过程中，一些公司和技术专家成为了大模型领域的先驱者。其中，Google是最早提出并实践大模型的公司之一。在2016年，Google推出了其深度学习平台TensorFlow，这是一个开源的机器学习库，旨在帮助开发者构建、训练和部署各种规模的神经网络。TensorFlow的出现为后来的大模型研究和应用提供了重要的基础。
除了Google，其他一些公司也在大模型领域取得了重要进展。例如，Facebook于2017年发布了其深度学习框架PyTorch，这是一个用于构建和训练神经网络的高级工具包。PyTorch的出现极大地推动了大模型的研究和应用，使得更多的人能够参与到这一领域的发展之中。
此外，还有一些其他的公司和技术专家也对大模型的发展做出了贡献。例如，NVIDIA在2018年推出了其深度学习加速器TensorRT，这是一个专门为深度学习模型提供优化的工具包。TensorRT的出现使得大模型的训练和推理更加高效和快速。
总的来说，大模型的概念最早由Google提出，但真正推动这一领域发展的关键因素是互联网的普及、大数据技术的发展以及众多公司在深度学习领域的研究和实践。这些公司和技术专家的努力使得大模型得以迅速发展和应用，为人工智能和机器学习领域带来了巨大的变革。
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