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aigc的爆发离不开其背后的深度学习模型的技术加持，生成算法、预训练和多模态技术的不断发展帮助了aigc模型具备通用性强、参数海量、多模态和生成内容高质 量的特质，让aigc实现从技术提升到技术突破的转变。（1）生成算法模型不断迭代创新，为aigc的发展奠定基础。早期人工智能算法学习能力不强，aigc技术主要依赖于事先指定的统计模型或任务来完成简单的内容生成和输出，对客观世界和人类语言文字的感知能力较弱，生成内容刻板且具有局限 性。gan（generative adversarialnetwork,生成式对抗网络）的提出让aigc发展 进入新阶段，gan是早期的生成模型，利用博弈框架产生输出，被广泛应用于生成图像、视频语音等领域。随后transformer、扩散模型、深度学习算法模型相继涌现。

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transformer被广泛应用于nlp、cv等领域，gpt-3、lamda等预训练模型大多是基于transformer架构构建的。chatgpt是基于transformer架构上的语言模型，transformer负责调度架构和运算逻辑，进而实现*终计算。tansformer是谷歌于 2017年《attention isall you need》提出的一种深度学习模型架构，其完全基于注意力机制，可以按照输入数据各部分重要性来分配不同的权重，无需重复和卷积。相较于循环神经网络（rnn）流水线式的序列计算，transformer可以一次处理所有的输入，摆脱了人工标注数据集的缺陷，实现了大规模的并行计算，模型所需的训练时间明显减少，大规模的ai模型质量更优。

transformer的核心构成是编码模块和解码模块。gpt使用的是解码模块，通过模块间彼此大量堆叠的方式形成了gpt模型的底层架构，模块分为前馈神经网络层、编解码自注意力机制层（self-attention）、自注意力机制掩码层。自注意力机制层负责计算数据在全部内容的权重（即attention），掩码层帮助模型屏蔽计算位置右侧未出现的数据，*后把输出的向量结果输入前馈神经网络，完成模型参数计算。