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人工智能大模型有哪些?
1、Sora(OpenAI)文生视频大模型,支持高质量视频生成,具备物理世界模拟能力,应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵(快手)短视频生成模型,支持动态表情、动作捕捉与实时渲染,适用于社交媒体、短视频平台。Vidu(生数科技)长视频生成模型,支持复杂叙事结构与多角色交互,应用于影视预告片、广告宣传片制作。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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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