ai大模型有哪些？

发布时间：2025-05-21 11:51:50 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：32 次

AI大模型是指参数量巨大（通常超过100亿甚至达到千亿、万亿级别）的深度学习模型，通过在海量数据上进行训练，能够学习到丰富的知识表示和复杂的函数映射关系。以下是目前常见的AI大模型及其分类：

一、按输入数据类型分类

1. 语言大模型：专注于处理和生成文本数据，学习自然语言的语法、语义和语境规则。典型代表包括：

   • GPT系列（如GPT-4、GPT-4.5）：由OpenAI开发，广泛应用于文本生成、问答系统等。

   • 文心一言（ERNIE Bot）：百度开发的中文语言模型。

   • 通义千问：阿里巴巴开发的语言模型。

   • Claude：由Anthropic开发，具备强大的语言理解和生成能力。

2. 视觉大模型：主要用于图像处理和分析，如图像分类、目标检测、图像分割等。典型代表包括：

   • VIT系列：由Google开发。

   • 华为盘古CV：华为开发的视觉大模型。

3. 多模态大模型：能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型，实现更全面的信息理解和生成。典型代表包括：

   • DALL-E：由OpenAI开发，能够根据文本描述生成图像。

   • GPT-4：支持图像输入和文本生成。

二、按应用范围分类

1. 基础大模型（通用大模型）：具备广泛的通识能力，适用于多种任务和领域。例如：

   • DeepSeek R1。

   • GPT-4。

2. 行业大模型：针对特定行业（如医疗、金融、教育等）进行优化，具备行业内通用的知识和解决能力。

3. 垂域大模型：聚焦于行业内的某一细分领域或场景，通过对行业大模型进行深度优化，实现更精准的任务处理。

三、按产权分类

1. 开源大模型：模型参数公开，允许公众自由使用。例如：

   • Llama系列：由Meta开发。

   • ChatGLM：由智谱AI基于GLM-130B千亿基座模型开发。

2. 闭源大模型：源代码和训练细节保密，仅以商业产品或API形式对外提供服务。例如：

   • GPT系列：由OpenAI开发。

   • Gemini系列：由Google开发。

四、按模型结构分类

• Transformer架构：如GPT系列、BERT等，是目前大多数语言大模型的基础架构。

• 多层感知机（MLP）：用于处理简单的数据分类和回归任务。

总结

AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、多模态融合等多个领域取得了显著成果，成为推动人工智能发展的关键技术。随着技术的不断进步，未来还会有更多新型大模型出现，进一步拓展其应用场景和能力边界。