特点
大模型大模型，特点是大，具体哪些地方大呢？
首先训练参数大、训练数据量大、训练成本大，再是训练后的大模型 泛化能力强、多任务学习能力强
- 参数数量巨大：大模型通常拥有数百万到数十亿的参数，这些参数在训练过程中被调整以捕捉数据中的复杂模式。
- 训练数据庞大：为了训练这些模型，需要大量的数据。这些数据可以来自互联网、书籍、文章等多种来源。
- 资源需求大：训练大模型需要大量的计算资源，通常需要使用GPU或TPU等专门的硬件。
- 泛化能力强：由于其复杂性，大模型通常能够很好地泛化到新的、未见过的数据上。
- 多任务学习能力：许多大模型能够执行多种任务，如文本生成、翻译、问答等，而无需为每个任务单独训练。
- 预训练和微调：大模型通常先在大规模数据集上进行预训练，然后根据特定任务进行微调。
分类
按应用领域分类
- 自然语言处理（NLP）模型：如GPT系列、BERT、T5等，专注于理解和生成自然语言。
- 计算机视觉模型：如ResNet、VGG、EfficientNet等，专注于图像识别和处理。
- 多模态模型：如CLIP、DALL-E等，能够处理和理解多种类型的数据，如文本、图像、视频、音频、网页等。
按架构分类
- Transformer模型：基于Transformer架构，如GPT、BERT、T5等，广泛应用于NLP任务。
- 卷积神经网络（CNN） ：如ResNet、VGG等，主要用于图像处理。
- 循环神经网络（RNN） ：如LSTM、GRU等，虽然在大模型中使用较少，但在某些序列任务中仍有应用。
按训练方式分类
- 自监督模型：通过自我监督的方式进行预训练，如BERT、GPT等。
- 监督学习模型：需要大量标注数据进行训练。
- 强化学习模型：通过与环境的交互进行学习，如某些游戏AI。
