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大模型有幾種類型 國(guó)內(nèi)大模型有哪些

本文章由注冊(cè)用戶 科技數(shù)碼行 上傳提供 2024-03-26 評(píng)論 發(fā)布 糾錯(cuò)/刪除 版權(quán)聲明 0
摘要:人工智能發(fā)展史是一部充滿挑戰(zhàn)與創(chuàng)新的歷程。從最初的邏輯推理、專家系統(tǒng),到如今的深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù),人工智能技術(shù)不斷突破傳統(tǒng)邊界,為人類社會(huì)帶來(lái)了前所未有的變革。作為人工智能的重要組成部分,大模型的發(fā)展也隨著技術(shù)的進(jìn)步而進(jìn)步。那么大模型有幾種類型?大模型的發(fā)展趨勢(shì)是什么?讓我們閱讀下文進(jìn)行了解。

大模型有幾種類型

1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)大模型

這類模型主要用于處理圖像和視頻,如目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、圖像生成等。著名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)大模型有Inception、ResNet、DenseNet等。

2、自然語(yǔ)言處理(NLP)大模型

這類模型主要用于處理自然語(yǔ)言文本,如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析等。著名的自然語(yǔ)言處理大模型有GPT-3、BERT等。

3、推薦系統(tǒng)大模型

這類模型主要用于個(gè)性化推薦,如商品推薦、內(nèi)容推薦等。著名的推薦系統(tǒng)大模型有collaborative filtering、content-based filtering等。

4、語(yǔ)音識(shí)別(ASR)大模型

這類模型主要用于語(yǔ)音信號(hào)的處理,如語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等。著名的語(yǔ)音識(shí)別大模型有WaveNet、Transformer等。

5、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)大模型

這類模型主要用于解決決策問(wèn)題,如游戲、機(jī)器人等。著名的強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型有Q-learning、Deep Q-Network(DQN)等。

6、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)大模型

這類模型主要用于解決決策問(wèn)題,如游戲、機(jī)器人等。著名的強(qiáng)化學(xué)習(xí)大模型有Q-learning、Deep Q-Network(DQN)等。

7、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)大模型

這類模型主要用于生成新的數(shù)據(jù),如圖像、音頻、視頻等。著名的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)大模型有DCGAN、StyleGAN等。

國(guó)內(nèi)大模型有哪些

1、騰訊混元大模型

混元大模型由騰訊推出,主打社交模型。騰訊作為世紀(jì)華通(主營(yíng)社交娛樂(lè))的第二大股東,持有10%的股份,確保了混元大模型在社交和娛樂(lè)領(lǐng)域的高水平應(yīng)用。

2、阿里通義大模型

阿里巴巴的通義大模型則主打消費(fèi)模型。通義大模型憑借阿里的零售和消費(fèi)領(lǐng)域的龐大數(shù)據(jù)庫(kù),為消費(fèi)市場(chǎng)提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。

3、字節(jié)跳動(dòng)大模型

字節(jié)跳動(dòng)大模型主打文娛模型,與掌閱科技(主營(yíng)閱讀產(chǎn)品)緊密合作。這一模型充分利用了字節(jié)跳動(dòng)在內(nèi)容分發(fā)方面的優(yōu)勢(shì),為文娛產(chǎn)業(yè)提供了強(qiáng)有力的支持。

4、華為盤(pán)古大模型

華為的盤(pán)古大模型是一款主打算力模型。華為憑借其在云計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),確保了盤(pán)古大模型在算力方面的高性能。

5、百度文心大模型

百度文心大模型主打搜索模型,繼承了百度在搜索領(lǐng)域的核心技術(shù),提供了高效、準(zhǔn)確的搜索服務(wù)。

大模型的發(fā)展趨勢(shì)

1、應(yīng)用場(chǎng)景多元化

大模型的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)展,涵蓋了自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域,并逐漸向更具體的垂直領(lǐng)域滲透,如醫(yī)療、金融、物流等。

2、模型規(guī)??焖僭鲩L(zhǎng)

國(guó)內(nèi)大模型的規(guī)模在不斷擴(kuò)大,參數(shù)數(shù)量和層數(shù)等指標(biāo)持續(xù)刷新,以應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的任務(wù)和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。

3、技術(shù)創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)

包括云計(jì)算、DSA架構(gòu)芯片、多模態(tài)融合、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型壓縮和優(yōu)化、模型可解釋性和可信度等。

4、定制化大模型出現(xiàn)

定制化大模型成為更多行業(yè)的選擇。大模型將更傾向于滿足特定行業(yè)需求,為企業(yè)提供更為精準(zhǔn)的解決方案。

5、邊緣計(jì)算和大模型的結(jié)合

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中,大模型的輕量化和邊緣部署將成為一個(gè)趨勢(shì),使得智能決策更為實(shí)時(shí)、高效。

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