AI大模型分类全解析：行业必看指南

一、按模型结构分类

1. 深度神经网络（DNN）

2. 生成对抗网络（GAN）

3. Transformer架构

二、按任务类型分类

1. 语言模型（LLM）

2. 视觉模型

3. 多模态模型

三、按应用层级划分

1. L0通用大模型

2. L1行业大模型

3. L2垂直模型

四、技术特征对比

| 维度 | 典型参数规模 | 数据需求 | 算力要求 |

|-|-||--|

| 语言模型 | 1750亿（GPT-3） | 45TB原始数据 | 千级GPU集群 |

| 多模态模型 | 万亿级（通义万相） | 跨模态数据集 | 异构计算架构 |

五、产业落地建议

1. 技术选型：法律行业优先选择精准度高的语言模型，医疗领域需知识严谨的问答模型

2. 人才需求：分为数据工程、平台搭建、算法应用、部署优化四大方向

3. 部署策略：中小企业建议从API调用起步，头部企业可考虑自研垂直模型