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标题: 知乎高赞：AI大模型的分类有哪些？ [打印本页]

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作者: i01o3jC6    时间: 3 小时前
标题: 知乎高赞：AI大模型的分类有哪些？
1. 深度学习模型：

卷积神经网络(CNN)：次要用于图像辨认、视频分析和图像分类等义务。循环神经网络(RNN)：特别适用于工夫序列分析、语音辨认和自然言语处理中的序列预测。长短期记忆网络(LSTM)：是RNN的一种变体，可以学习长期依赖关系，常用于言语模型和机器翻译。变换器(Transformer)：基于自留意力机制，广泛运用于机器翻译、文本摘要、问答系统等。

2. 自然言语处理(NLP)模型：

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)：一种预训练言语表示模型，可以了解上下文信息，用于各种NLP义务。GPT (Generative Pre-trained Transformer)：一种生成式言语模型，可以生成连接的文本，用于文本生成和问答。T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)：将一切NLP义务一致为文本到文本的格式，运用Transformer停止预训练。

3. 计算机视觉模型：

ResNet (Residual Networks)：经过引入残差衔接来处理深度网络训练中的退步成绩，广泛运用于图像辨认。Inception：一种深度卷积神经网络，经过多尺度的卷积核来捕获不同大小的特征。

4. 语音辨认和生成模型：

WaveNet：一种深度生成模型，用于生成高质量的合成语音。DeepSpeech：一种基于深度学习的语音辨认系统，可以将语音转换为文本。

5. 引荐系统模型：

矩阵分解：一种引荐算法，经过分解用户-物品评分矩阵来预测缺失的评分。深度学习引荐系统：结合深度学习技术，如CNN、RNN等，来提高引荐系统的准确性。

6. 强化学习模型：

DQN (Deep Q-Network)：运用深度学习来近似Q函数，用于处理复杂的强化学习成绩。AlphaGo：一种强化学习算法，经过自我对弈学习围棋策略，击败了世界围棋冠军。

7. 多模态模型：

结合了图像、文本、声响等多种数据类型的模型，可以了解和生成跨模态的内容。

8. 生成对抗网络(GAN)：

生成器：生成数据的网络部分。判别器：评价生成数据与真实数据差异的网络部分。

9. 知识图谱和图神经网络：

知识图谱：存储实体和关系的图结构数据。图神经网络(GNN)：用于处理图结构数据的神经网络，可以捕捉节点间的复杂关系。

10. 生物信息学模型：

用于分析基因序列、蛋白质结构等生物数据，协助了解生物过程和疾病机制。

这些模型通常需求大量的数据来训练，以学习复杂的特征和形式。随着计算才能的提升和数据的积累，大模型在各个范畴都获得了分明的停顿。

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最后分享

AI大模型作为人工智能范畴的重要技术打破，正成为推进各行各业创新和转型的关键力气。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
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大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习材料收费共享给你们，来看看有哪些东西。
1.学习道路图

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第一阶段： 从大模型系统设计动手，讲解大模型的次要方法；
第二阶段： 在经过大模型提示词工程从Prompts角度动手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台运用开发借助阿里云PAI平台构建电商范畴虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库运用开发以LangChain框架为例，构建物盛行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新批发、新媒体范畴构建合适当前范畴大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台运用与开发为主，经过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业运用。
2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我本人整理的大模型视频教程，下面道路图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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（都打包成一块的了，不能逐一展开，总共300多集）
因篇幅有限，仅展现部分材料，需求点击下方图片前往获取
3.技术文档和电子书

这里次要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

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4.LLM面试题和面经合集

这里次要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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👉学会后的播种：👈
• 基于大模型全栈工程完成（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），经过这门课可获得不同才能；
• 可以应用大模型处理相关实践项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需求处理海量数据，应用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型运用开发技能，可以让程序员更好地应对实践项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI运用开发，完成大模型实际、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据预备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 可以完成时下抢手大模型垂直范畴模型训练才能，提高程序员的编码才能： 大模型运用开发需求掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码才能和分析才能，让程序员愈加纯熟地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习道路图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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