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人工智能大模型有哪些?
人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。
典型大模型包括OpenAI GPT系列、Google BERT模型和Facebook RoBERTa模型。其中，GPT-3是OpenAI推出的大型语言模型，参数量达1750亿，能生成高质量文本。BERT与RoBERTa在自然语言处理和计算机视觉任务中取得重大突破。应用领域广泛，涉及自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
中国有不少知名的人工智能大模型。 文心一言：是百度开发的知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答各类问题，还能协助创作多种文本内容，在多个领域有广泛应用。 通义千问：由阿里云推出，可实现多轮对话、文案创作、逻辑推理等多种功能，为用户提供智能高效的服务。
砭石大模型 所属公司：智慧眼 特点与功能：支持多模态数据，包括问诊文本、医疗影像、面部体征视频、睡眠音频数据。文本辅助医患对话；视频可测心率等生理指标；图片能进行医学影像阅片与面诊舌诊；音频可分析睡眠情况。应用场景：赋能基层医疗、医保监管、慢病管理、医药链条。
决策树是最古老、最常用、最简单和最有效的模型之一，是一个二叉树。每次拆分都有“是”或“否”决策，易于学习，无需数据规范化，可解决多种问题。K-NearestNeighbors （KNN） 是一个强大的模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点并使用欧几里德数来确定结果值。
人工智能四层架构中的大模型是基础架构的关键部分之一。人工智能的四层架构主要包括数据层、技术层、模型层和应用层。在这四层架构中，大模型处于模型层的核心地位。接下来将详细解释大模型的定义及其在人工智能架构中的作用。大模型是指深度学习算法中参数众多、结构复杂的神经网络模型。
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