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如今比較出名的AI大模型有哪些,？
AI在大家心目中已經(jīng)不再陌生，AI可以寫文章,、寫詩,、寫PPT、智能對話,、生成圖片,，甚至有些還能生成視頻，**易暢通給大家整理了國內(nèi)外出名的AI大模型：：
文心大模型：文心大模型是百度推出的一套產(chǎn)業(yè)級知識增強(qiáng)大模型,，既包含基礎(chǔ)通用的文本,、圖像、視頻,、語音,、對話、NLP大模型,，也包含聯(lián)合研發(fā)的跨模態(tài),、生物計(jì)算大模型，以及面向重點(diǎn)任務(wù)領(lǐng)域和行業(yè)的大模型,，以及豐富的工具與平臺,，支撐企業(yè)與開發(fā)者進(jìn)行高效便捷的應(yīng)用開發(fā)。文心大模型的新升級包括新增11個(gè)大模型,，大模型總量增至36個(gè),，構(gòu)建起業(yè)界規(guī)模**的產(chǎn)業(yè)大模型體系，以及基于大模型的文心一言,、文心一格等產(chǎn)品的升級和推出,。
M6大模型：這是阿里巴巴達(dá)摩院研發(fā)的超大規(guī)模語言模型,，參數(shù)規(guī)模高達(dá)10萬億,，遠(yuǎn)超谷歌、微軟此前發(fā)布的萬億級模型,。M6大模型使用高達(dá)512張GPU,，歷時(shí)三個(gè)多月才得以完成訓(xùn)練。它擁有強(qiáng)大的文本生成能力,，如小說創(chuàng)作,、文案撰寫、摘要生成,、代碼編寫,、對話**等,，同時(shí)與圖像生成關(guān)系緊密，可生成圖片描述,、文案創(chuàng)意,、海報(bào)設(shè)計(jì)等。
紫東太初：：紫東太初是由中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所,、華為等單位聯(lián)合研發(fā)的多模態(tài)大模型,，實(shí)現(xiàn)了以圖生音、以音生圖,、以音寫文,、圖文**、圖圖**,、以文搜圖等眾多跨模態(tài)功能,，并且具有大規(guī)模跨模態(tài)檢索能力,。其兼具有跨模態(tài)理解和生成能力,，具有了在無監(jiān)督情況下多任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)、快速遷移到不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)的強(qiáng)大能力,。
國外公司的大模型有：
GPT系列：由OpenAI公司開發(fā)的GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型是自然語言處理領(lǐng)域的重要模型之一,。GPT-3是該系列的**版本，具有1750億個(gè)參數(shù),，可以生成高質(zhì)量的自然語言文本,。
BERT：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google公司開發(fā)的一種基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型，用于自然語言處理任務(wù),。它在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中取得了**性能,，并被廣泛應(yīng)用于各種NLP任務(wù)。
T5：T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是Google公司開發(fā)的另一種基于Transformer架構(gòu)的模型,，它將所有NLP任務(wù)都轉(zhuǎn)化為文本生成任務(wù),，具有高度的靈活性和通用性。
ViT：ViT（Vision Transformer）是Google公司開發(fā)的一種基于Transformer架構(gòu)的計(jì)算機(jī)視覺模型,，它將圖像分割成小塊,，并使用Transformer來處理這些小塊，從而在圖像分類,、目標(biāo)檢測等任務(wù)上取得了很好的性能,。
Swin Transformer：Swin Transformer是一種基于Transformer架構(gòu)的計(jì)算機(jī)視覺模型，由微軟亞洲研究院開發(fā),。它通過引入Shifted Windows和Swin Transformer blocks等技術(shù),，在保持計(jì)算效率的同時(shí)提高了模型的性能。
DALL-E 2：DALL-E 2是OpenAI公司開發(fā)的一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像生成模型，可以根據(jù)用戶提供的文本提示生成高質(zhì)量,、高分辨率的圖像,。
Codex：Codex是OpenAI公司開發(fā)的一種基于GPT-3的模型，專門用于代碼生成和理解,。它可以根據(jù)自然語言描述生成相應(yīng)的代碼片段,，并理解代碼的功能和語義。
這些AI大模型在自然語言處理,、計(jì)算機(jī)視覺,、圖像生成等領(lǐng)域取得了**的成果，并為人工智能的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn),。然而,，它們也需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練和推理，因此通常只有大型科技公司和研究機(jī)構(gòu)才能承擔(dān)得起這樣的開銷,。
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