AI大模型定义与应用概述

• AI大模型，也成为基础模型或大规模预训练模型，指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。

常见类型

1. 大型语言模型：这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例：GPT系列、通义千问、文心一言、Kimi Chat等。
2. 多模态大模型：擅长同时处理和生成多种模态的信息，如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。 代表案例：GPT-4V、通义万相等。
3. 其他模型：大型视觉模型、大型音频模型、科学大模型等

关键技术（核心引擎）

• Transformer架构：这是当前几乎所有主流大模型的基石。其核心是“自注意力机制”，能够高效地捕捉序列数据中长距离地依赖关系，极大地提升了模型处理上下文的能力。
• 大规模并行训练：训练如此巨大的模型需要海量的计算资源和复杂的分布式训练框架。
• 海量高质量数据：训练数据是模型能力的源泉。需要收集、清洗、处理TB甚至PB级别的文本、图像、代码等数据。
• 无监督/自监督学习：预训练阶段主要利用无标签数据，通过设计预测任务让模型自主学习。

应用领域

• 内容创作：自动生成文章、报告、营销文案、诗歌、剧本、音乐、图像、视频。
• 智能助理与客服
• 编程辅助
• 搜索引擎：提供更精准、更直接的答案。
• 教育：个性化辅导。智能答疑，学习内容生成。
• 医疗：辅助诊断（分析影像、病历）、药物研发、医学文献解读。
• 科研：文献分析、假设生成、实验设计辅助、科学发现。
• 金融：市场分析、风险评估报告生成、自动化交易策略研究
• 娱乐：游戏NPC对话生成、个性化内容推荐、虚拟偶像。