大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域,大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型通常在各种领域,例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面,表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能可分为nlp大模型、cv大模型、科学计算大模型和多模态大模型。如今,大模型支持的模态数量更加多样,从支持文本、图片等单一模态下的单一任务,逐渐发展成支持多种模态下的多种任务:
nlp(natural language processing,自然语言处理)大模型:llm为nlp大模型的一种,主要用于处理自然语言文本数据,具备强大的语言理解和生成能力,帮助人类完成问答、创作、文本等工作,例如openal的gpt系列模型;
cv(computer vision,计算机视觉)大模型:主要用于处理图像和视频数据,具备强大的图像识别和视频分析能力,如人脸识别、物体检测等,具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用,例如腾讯的pcam大模型;
科学计算大模型:主要用于解决科学领域的计算问题,如生物信息学、材料科学、气候模拟等,需要处理大规模数值数据,例如华为的盘古气象模型;
模态大模型:可以同时处理多种类型的模态数据,如文本、图像、语音等,实现跨模态搜索、跨模态生成等任务,已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等,例如谷歌的vision transformer模型。
来源:头豹&沙利文
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