最早的AI大模型是 LeNet-5 ，由Yann LeCun等人在1989年提出。以下是关键信息整合：

1. 历史背景

   • 1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”概念。

   • 1980年代，卷积神经网络（CNN）雏形出现，1998年LeNet-5模型诞生，标志着深度学习进入主流。

2. LeNet-5的核心特点

   • 采用卷积层、池化层和全连接层结构，是现代卷积神经网络的基础。

   • 在手写数字识别任务中取得突破性成果，推动计算机视觉领域发展。

3. 技术演进

   • 早期AI侧重符号主义（逻辑推理）和专家系统，受限于知识库规模。

   • 深度学习技术成熟后，模型参数规模从数十亿增长至数千亿，形成GPT、BERT等大模型。

总结 ：LeNet-5作为最早的深度学习大模型，为后续AI大模型发展奠定了基础，而真正的“大模型”概念（如GPT-3）则出现在21世纪。