常见ai大模型分类及应用,AI大模型分类指南：应用场景全解析

一、AI大模型的基本分类

1. 按任务类型分类

2. 按输入数据类型分类

3. 按应用领域层级分类

二、AI大模型的核心特点

1. 参数量巨大：通常在数百亿到数千亿之间

2. 训练数据量大：在海量数据上进行训练

3. 计算资源需求高：需要数百万张GPU显卡的计算能力

4. 智能涌现能力：能举一反三，解决未见过的语言问题

5. 多任务适配：一次训练可支持多种任务

三、AI大模型应用场景全解析

1. 自然语言处理(NLP)

2. 计算机视觉

3. 多模态应用

4. 行业垂直应用

四、大模型应用落地路径

1. 场景需求评估：技术能力评估、应用场景梳理

2. 部署能力建设：系统研发、数据与算法准备

3. 应用部署：定制化优化、效能评估

4. 持续优化：全生命周期管理

五、选择大模型的建议

1. 明确任务需求：NLP任务选择语言模型，视觉任务选择CV模型

2. 考虑资源预算：通用大模型成本高，垂直模型更经济

3. 评估数据特性：多模态任务需选择支持多种输入的模型

4. 关注行业特性：专业领域优先考虑行业大模型