指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。垂直大模型就像研究生，对特定行业下的某个具体领域有比较深入的研究。大语言模型LLM 大语言模型(Large Language Model，LLM)是大模型的子分类，是专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言的AI系统，从而执行各种自然
大模型的分类 大模型可以按照其结构、用途、训练方式等不同方面进行分类：1.结构分类 -深度模型：包含多层神经网络的模型，例如深度卷积神经网络、深度循环神经网络等。-宽度模型：每一层有多个神经元的模型，例如宽度卷积神经网络、宽度循环神经网络等。-深度宽度均衡模型：深度和宽度都较大的模型，例如残差网络、深度...
一、大模型的分类 按照输入数据类型的不同,大模型主要可以分为以下三大类: 语言大模型(NLP):是指在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域中的一类大模型,通常用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练,以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。例如:GPT...
大模型的类型和分类 大模型的类型和分类 大模型的类型和分类：① 语言模型：这类模型主要处理自然语言相关任务。像我们熟知的GPT系列，它能理解输入的文本，并生成高质量的回复。例如在日常对话场景中，用户询问“如何制作一份美味的意大利面”，语言模型可以详细阐述制作步骤，从准备食材如意大利面、番茄、洋葱、橄榄油...
首先,根据模型的参数量,我们可以将大模型分为大型、中型和小型。不同大小的模型对资源的要求也不同,应用场景自然也不同。比如,一些小模型可以轻松安装在移动设备上,而大模型则需要高性能的服务器来支持。 按任务类型分类 📋 根据模型的任务类型,我们可以将大模型分为生成式模型、判别式模型和混合模型。生成式模型...
虽然这四种权重分类都属于大模型的范畴,但它们在应用领域和技术特点上有显著差异: 应用领域:Chat模型用于对话生成,Code模型用于代码生成与理解,Embedding模型用于数据表示,Rerank模型用于结果排序优化。 技术特点:Chat模型强调上下文理解和自然语言生成,Code模型侧重代码相关任务,Embedding模型关注数据的语义表示,Rerank模型专注...
大模型分类及特点 1.语言模型：这就像是一个超级会聊天的朋友，可以回答你的各种问题，理解你的意思呢！比如你问它“明天天气怎么样”，它就能快速给你答案。2.图像识别模型：哇哦，它可是能瞬间认出各种图像的高手！就像你给它看一张狗狗的照片，它能精准说出这是啥品种的狗狗。3.语音识别模型：嘿，想象一下...
1. 大模型 1.1 LLM 模型 大语言模型(LLM,Large Language Model),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。 LLM 通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。LLM 的一个杰出应用就是 ChatGPT ,LLM 通过采用思维链(CoT, Chain of...
人工智能大模型可以根据不同的维度进行分类,以下是一些主要的分类方式: 按照模型架构分类: 深度神经网络(DNNs):包括多层感知机(MLPs)、卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)、长短期记忆网络(LSTMs)和门控循环单元(GRUs)。 Transformer模型:如BERT、GPT系列、Transformer-XL等,这些模型主要基于自注意力机制,适用...