大模型的特点
按照应用场景，大模型可以大致分为
大模型的分类
大语言模型（LLM）
这类大模型专注于自然语言处理（NLP），旨在处理语言、文章、对话等自然语言文本。它们通常基于深度学习架构（如Transformer模型），经过大规模文本数据集训练而成，能够捕捉语言的复杂性，包括语法、语义、语境以及蕴含的文化和社会知识。语言大模型典型应用包括文本生成、问答系统、文本分类、机器翻译、对话系统等。示例包括：
GPT系列（OpenAI）：如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等。
Bard（Google）：谷歌推出的大型语言模型，用于提供信息丰富的、有创意的文本输出。
通义千问（阿里云）：阿里云自主研发的超大规模的语言模型。
多模态模型
多模态大模型能够同时处理和理解来自不同感知通道（如文本、图像、音频、视频等）的数据，并在这些模态之间建立关联和交互。它们能够整合不同类型的输入信息，进行跨模态推理、生成和理解任务。多模态大模型的应用涵盖视觉问答、图像描述生成、跨模态检索、多媒体内容理解等领域。