大模型（Large Model）通常指参数规模巨大（通常在数百万到数千亿级别）的机器学习模型。这类模型能够捕捉数据中的复杂模式，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉和生成式人工智能等领域。典型的大模型包括：
- 大语言模型（LLMs）：
- GPT 系列（如 GPT-3、GPT-4）
- BERT（双向编码器表示模型）
- LLaMA（Meta 开发的大语言模型）
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PaLM（Google 的 Pathways 语言模型）
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视觉模型：
- Vision Transformers（ViT）
- DALL·E（图像生成模型）
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Stable Diffusion（生成式图像模型）
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多模态模型：
- CLIP（结合文本和图像的对比学习模型）
- Flamingo（多模态文本和视觉模型）
大模型的特点：
- 规模大：参数数量庞大，能够学习复杂的数据模式。
- 预训练：通常在大规模数据集（如文本语料库、图像数据集）上进行预训练，再针对特定任务微调。
- 计算密集型：训练和推理需要大量计算资源（如 GPU、TPU）。
- 泛化能力强：能够在多种任务上表现优异，甚至支持零样本或少样本学习。
应用场景：
- 自然语言处理：文本生成、翻译、摘要、问答。
- 计算机视觉：图像分类、目标检测、图像生成。
- 生成式 AI：生成文本、图像、音乐甚至代码。
挑战：
- 资源需求高：训练和部署需要大量计算资源和存储。
- 环境影响：训练大模型消耗大量能源，可能对环境造成影响。
- 可解释性差：模型决策过程难以理解。
- 偏见与公平性：可能从训练数据中继承偏见，导致不公平的结果。
大模型推动了人工智能的发展，但也带来了伦理和实际应用上的挑战，促使研究者探索更高效、可解释和可持续的替代方案。