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人工智能大模型有哪些?
大模型就是一种参数规模非常大的人工神经网络。因为参数足够大之后它能力非常强，所以在很多任务上都表现出非常好的能力。因为大模型学习了非常多的知识，经过了非常多的数据训练，这样就具有了非常好的通用性。包括像我们日常生活中经常见到的各种人工智能产品，比如说人脸识别、对话机器人，等等。
人工智能还包括其他技术方法，解决更复杂问题。杭州音视贝科技公司自成立以来，专注于AI大模型、知识图谱技术，深耕智能语音、知识库研发与运营，通过将人工智能与企业服务场景融合，推动企业智能化升级，助力企业降本增效、提升用户体验、挖掘营销价值，提供营销、服务、运营、管理一站式智能化解决方案。
年8月底，11家AI大模型首批通过备案；2023年11月初，又有11家AI大模型获得备案；2023年12月底，9家AI大模型通过备案；2024年1月，13款模型获得备案审批。2023年被称为AI元年，ChatGPT的出现，让大模型逐渐走进公众视野，国内AI大模型的研发和应用也进入了快车道。
生成模型能够创造真实与虚构的图像，强化学习模型通过不断试错优化决策过程，变分自编码器则在数据压缩与重建方面展现实力，而扩散模型在生成高分辨率图像、音乐和语音方面大放异彩。理解这些不同的AI模型不仅有助于我们更好地利用现有技术，更重要的是，它启发我们对未来的创新和发展保持开放和准备的态度。
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。随着人工智能技术的发展，模型的规模逐渐增大，形成了庞大的神经网络结构。
国内有许多人工智能大模型，其中一些比较知名的包括： 百度大脑：这是百度基于人工智能技术打造的全球最大的人工智能大模型，包含100亿参数规模。它由百度内部多个团队共同研发，拥有跨语种、跨领域的能力，可以应用于搜索、语音、自然语言处理、推荐和信息流等多个场景。
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