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标题: AI大模型 [打印本页]

作者: fSh5o 时间: 2025-1-24 20:25
标题: AI大模型
Artificial Intelligence

AI大模型是什么

AI大模型，通常指的是人工智能范畴中的大型预训练模型，它们具有大量的参数和复杂的网络结构，可以处理和了解大规模的数据。这些模型通常是经过深度学习技术训练得到的，尤其是在自然言语处理（NLP）、计算机视觉（CV）等范畴表现出色。

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AI大模型具有宏大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。

AI大模型在自然言语处理、计算机视觉、语音辨认等范畴的运用逐渐拓展，并触及到更多的运用场景和行业。

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AI大模型的优势有哪些？

AI大模型在言语了解、知识获取、自顺应学习、数据处理、算法优化、机器学习效率以及AI运用部署等方面具有分明优势。

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规模效应与泛化才能：大模型具有庞大的参数规模，这使得它们在言语和知识的泛化才能方面分明加强。经过大规模无监督预训练，这些模型不只可以捕捉言语的统计规律，还能学习更深层次的言语结构、语义关联乃至常识性知识，从而在面对未见过的数据时展现出更强的顺应性和准确性。

上下文了解与长程依赖处理：大模型经过复杂的网络结构设计，如Transformer架构，分明提高了处理长文本序列的才能，使得模型可以了解更为复杂和连接的上下文信息。这对于问答系统、文本摘要、对话系统等运用至关重要。

生成才能与创造性思想：大模型在文本内容生成方面表现突出，可以生成连接、富有创造性的文本，包括文章、诗歌、故事、代码等。此外，它们还能生成图像、音乐等多媒体内容，显示出对言语形式、风格、逻辑结构的深入了解与模拟。

可迁移学习与疾速顺应：经过微调技术，大模型在特定义务上的运用展现了极高的效率和效果。这意味着只需运用大批义务特定数据停止调整，即可疾速顺应新义务。

推进AI伦理与安全边界：随着大模型影响力的扩展，它们对AI伦理与安全的应战也日益凸显，促使研讨者和行业指导者不断探求模型的透明度、可解释性、隐私保护等技术，推进AI伦理框架的构建和完善。

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国内哪些公司有大模型?

百度：文心一言大模型

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腾讯：混元大模型

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阿里巴巴：通义千问大模型

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华为：盘古大模型

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什么是深度学习框架?

深度学习框架是一个集成了大量神经网络算法和计算工具的软件开发平台旨在协助开发者疾速搭建和训练深度学习模型。

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深度学习框架是用于构建和训练深度学习模型的软件工具，提供预构建的组件和算法，简化开发过程。以下是其次要特点和常见框架：

次要特点

高效计算：支持GPU和TPU加速。

自动微分：自动计算梯度，简化反向传播。

模块化设计：提供神经网络层、损失函数等模块。

预训练模型：包含常用模型的预训练版本。

社区支持：拥有活跃的社区和丰富的文档。

常见框架

TensorFlow：由Google开发，支持广泛，合适消费环境。

PyTorch：由Facebook开发，灵敏易用，合适研讨。

Keras：高层API，通常与TensorFlow结合运用。

MXNet：高效灵敏，支持多种言语。

Caffe：合适计算机视觉义务。

选择框架的思索要素

易用性：API的敌对程度。

功能：计算效率。

社区支持：文档和社区活跃度。

灵敏性：定制和扩展才能。

运用范畴

计算机视觉：图像分类、目的检测。

自然言语处理：文本生成、翻译。

语音辨认：语音转文字。

引荐系统：个性化引荐。

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深度学习框架分明降低了开发门槛，推进了AI技术的广泛运用。

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目前世界上比较盛行的深度学习框架有哪些?

PyTorch：由 Facebook开发，采用动态计算图，具有灵敏性和易用性，深受学术界和工业界的喜欢。

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TensorFlow：由 Google 开发,最后支持静态计算图，后推出 TensorFlow 2.x 版本支持动态计算图，具有弱小的社区支持和丰富的生态资源。

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Keras：一个高层神经网络API，它可以运转在TensorFlow、CNTK 或 Theanc 之上，以 TensorFlow 2.x 作为后端。Keras 因其简约的 API 和易于上手的特点而广受欢迎。

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MXNet：由亚马逊（Amazon）资助和支持，具有高功能和可扩展性，适用于大规模分布式训练。

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Paddle Paddle：由百度开发，特别针对中文和特定运用场景停止了优化具有弱小的中文社区支持。

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人工智能大模型正在逐渐影响各行各业，金融范畴也不例外。根据英伟达发布的针对近400家金融机构的调研结果，43%的金融机构已末尾运用大模型。麦肯锡2024年的调研数据显示，金融行业从业者反馈“在工作中常规运用大模型”“在生活中常规运用大模型”和“在工作和生活中均常规运用大模型”的数量占比已达到48%。据麦肯锡测算，大模型有望给全球金融行业带来每年2500亿美元至4100亿美元的增量价值。这些数据无疑为大模型在金融范畴的进一步运用描画了光明的前景。

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