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大模型有幾種類型 國內(nèi)大模型有哪些

本文章由注冊用戶 科技數(shù)碼行 上傳提供 2024-03-26 評論 發(fā)布 糾錯/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,為人類社會帶來了前所未有的變革。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)的進步而進步。那么大模型有幾種類型?大模型的發(fā)展趨勢是什么?讓我們閱讀下文進行了解。

大模型有幾種類型

1、計算機視覺(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、語義分割、圖像生成等。著名的計算機視覺大模型有Inception、ResNet、DenseNet等。

2、自然語言處理(NLP)大模型

這類模型主要用于處理自然語言文本,如文本分類、命名實體識別、情感分析等。著名的自然語言處理大模型有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、語音識別(ASR)大模型

這類模型主要用于語音信號的處理,如語音識別、語音合成等。著名的語音識別大模型有WaveNet、Transformer等。

5、強化學(xué)習(xí)(RL)大模型

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

6、強化學(xué)習(xí)(RL)大模型

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

7、生成對抗網(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。著名的生成對抗網(wǎng)絡(luò)大模型有DCGAN、StyleGAN等。

國內(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(主營社交娛樂)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模型。通義大模型憑借阿里的零售和消費領(lǐng)域的龐大數(shù)據(jù)庫,為消費市場提供了精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支撐。

3、字節(jié)跳動大模型

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

4、華為盤古大模型

華為的盤古大模型是一款主打算力模型。華為憑借其在云計算領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢,確保了盤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

1、應(yīng)用場景多元化

大模型的應(yīng)用范圍不斷擴展,涵蓋了自然語言處理、計算機視覺、語音識別、推薦系統(tǒng)等多個領(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

國內(nèi)大模型的規(guī)模在不斷擴大,參數(shù)數(shù)量和層數(shù)等指標(biāo)持續(xù)刷新,以應(yīng)對更復(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趨勢,使得智能決策更為實時、高效。

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