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人工智能大模型有哪些?
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。
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。
砭石大模型 所属公司：智慧眼 特点与功能：支持多模态数据，包括问诊文本、医疗影像、面部体征视频、睡眠音频数据。文本辅助医患对话；视频可测心率等生理指标；图片能进行医学影像阅片与面诊舌诊；音频可分析睡眠情况。应用场景：赋能基层医疗、医保监管、慢病管理、医药链条。
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。
百度大脑：作为百度的人工智能平台，其拥有全球最大规模的人工智能模型之一，参数规模达到100亿。该模型能够跨越不同语言和领域，被应用于搜索、语音识别、自然语言处理、推荐系统以及信息流等多个场景。
AI大模型主要包括基于自编码器的模型、序列到序列模型、基于Transformer的模型、递归神经网络模型和分层模型等类型。这些模型在结构、功能和应用领域上有所不同，但共同构成了AI大模型的主体框架。基于自编码器的模型是一种无监督学习模型，主要用于数据的降维和特征提取。
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