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Wd提问: 主流ai大模型

Ai批改: 截至2024年,主流的人工智能(AI)大型模型主要包括以下几种:

1、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 由Google开发的一种预训练语言表示模型,用于自然语言处理任务。

2、GPT (Generative Pre-trained Transformer): 由OpenAI开发的生成型预训练变换器模型,主要用于文本生成、机器翻译等任务。

3、Transformer: 一种基于自注意力机制的神经网络架构,广泛应用于自然语言处理和其他领域。

4、ResNet (Residual Network): 一种深度残差网络,主要用于图像识别和分类任务。

5、Inception (GoogLeNet): 由Google开发的一种卷积神经网络架构,用于图像识别和分类任务。

6、VGG (Visual Geometry Group): 由牛津大学视觉几何组开发的一种卷积神经网络架构,用于图像识别和分类任务。

7、AlexNet: 由Hinton的学生Alex Krizhevsky在2012年提出的卷积神经网络,开启了深度学习在图像识别领域的革命。

8、LSTM (Long Short-Term Memory): 一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖关系,常用于序列数据分析。

9、WaveNet: 由DeepMind开发的一种生成型模型,用于生成高质量的音频波形。

10、AlphaFold: 由DeepMind开发的一种蛋白质折叠预测模型,能够在无需实验数据的情况下预测蛋白质的三维结构。

这些模型在不同领域取得了显著的成果,推动了人工智能技术的快速发展。随着研究的深入和技术的发展,未来可能会有更多新的模型出现。

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提问时间: 2025-04-20 00:36:07

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