​​大模型出现之前的人工智能发展历经基于规则的探索、机器学习兴起与深度学习奠基三个阶段，在特定领域取得突破但受限于数据、计算能力和复杂语义处理能力。​​

大模型出现之前，人工智能从基于规则的专家系统起步，这类技术通过硬编码知识实现简单推理与决策，在医疗诊断、金融分析等垂直领域辅助人类工作，但因难以处理自然语言的模糊性和上下文依赖而受限。20世纪90年代后，机器学习技术兴起，通过从数据中自动提取规律进行预测，逐渐替代部分人工特征工程，但仍依赖浅层模型处理复杂任务。深度学习的突破始于2006年Hinton团队的非监督学习研究，2012年AlexNet在图像识别竞赛中的胜利验证了多层神经网络的潜力，而Word2Vec、GloVe等词嵌入模型则推动了自然语言处理的初步进展。尽管早期技术已能完成特定任务，但由于数据量不足、计算资源有限，整体能力远无法与当前大模型相提并论。

大模型出现前的人工智能在工业界和学术界推动了以下进展：1. ​​基于规则的专家系统​​：通过人工编写逻辑规则解决结构化问题，例如专家系统MYCIN用于医疗诊断，但其知识储备无法扩展至开放场景；2. ​​浅层机器学习​​：支持向量机（SVM）、决策树等方法依赖人工设计特征，在图像分类、垃圾邮件识别等领域有限成功；3. ​​深度学习奠基​​：2006年后，Hinton团队提出的深度信念网络（DBN）加速了非监督学习应用，2012年AlexNet的胜利推动深度学习扩展至语音识别、图像分割等任务；4. ​​自然语言处理基础探索​​：词嵌入技术将文本转化为数学向量，为后续大语言模型的语义分析能力打下基础，但仍无法实现上下文关联的长文本理解。

尽管大模型出现之前的人工智能受限于技术手段，但其探索催生了关键工具与方法（如卷积神经网络、反向传播算法），并积累了跨领域协作经验。随着计算能力和数据规模的增长，这些早期成果为大模型的爆发奠定了必要基础，并揭示了人工智能从封闭规则向自主学习、从单一模态向多模态融合的演进逻辑。当前大模型在效率、通用性和智能交互上的突破，本质是对前代技术瓶颈的破解与超越。