其发展历程主要分为以下几个阶段：

传统机器学习模型阶段。 20世纪90年代初，机器学习模型主要以逻辑回归、神经网络、决策树和贝叶斯方法等为代表。传统的机器学习模型最大的特点是模型规模较小，只能处理较小的数据集。

深度学习模型阶段。深度学习模型的兴起可以追溯至20世纪80年代。但是受制于硬件和软件的限制，深度学习模型的应用一直受到限制。直到近年来，随着计算机硬件和软件的发展，深度学习模型得到了广泛应用。深度学习模型的代表包括卷积神经网络、循环神经网络、深度信念网络等。

超大规模深度学习模型阶段。随着深度学习模型在各个领域的成功应用，人们开始关注如何将深度学习模型扩大到更大的规模。学者们开始尝试训练更大的深度学习模型，超大规模深度学习模型开始应运而生，其规模可以达到百亿级别的参数。这样的模型需要在超级计算机上进行训练，需要消耗大量的时间和能源。但是，超大规模深度学习模型的出现，为机器学习应用带来了更多的可能性。

模型量子化阶段。随着大模型的发展，模型的计算复杂度和存储需求也越来越高，在一些轻量级场景下，大模型可能太过笨重。因此，模型量子化的发展愈发重要。模型量化是指将原本浮点数表示的权重和激活值转换为更小的整数或者非浮点数来表示，从而减少了计算和存储的成本，同时又不影响模型的准确性。