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ai预训练模型有哪些 ai预测模型？

2025-05-12 1 AI天境

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人工智能大模型有哪些?

1、Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。

2、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。

3、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。

4、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。

5、人工智能四层架构中的大模型是基础架构的关键部分之一。人工智能的四层架构主要包括数据层、技术层、模型层和应用层。在这四层架构中，大模型处于模型层的核心地位。接下来将详细解释大模型的定义及其在人工智能架构中的作用。大模型是指深度学习算法中参数众多、结构复杂的神经网络模型。

...3:引领图像/文本/多模态预训练迈向“大一统”!

微软亚洲研究院联合微软图灵团队最新推出的BEiT-3预训练模型，在广泛视觉与视觉-语言任务上，包括目标检测、实例分割、语义分割、图像分类、视觉推理、视觉问答、图片描述生成与跨模态检索等，均实现了行业领先的迁移性能。BEiT-3的创新设计与卓越表现，为多模态研究开辟了新路径，预示着AI“大一统”的前景。

背景与发展起源与发展：自2018年BERT模型的成功推出，预训练模型领域得到了快速发展。多模态预训练模型在此基础上应运而生，主要从2019年开始涌现。主要参与者：目前，这一领域的布局者包括腾讯、百度、谷歌、微软、Facebook、UCLA等知名公司和学术机构。

单模态任务：包括MIM和MLM，分别用于图像和文本的预训练。多模态任务：引入基于CLIP对比学习的GC任务，用于最小化图文正样本对的距离，同时拉大负样本对的距离。此外，还提出了MMM任务，类似于MIM和MLM，但在多模态编码器中使用。

如何让ai根据本地的知识库来回答问题?

1、准备本地知识库收集数据ai预训练模型有哪些：将所需的知识整理成结构化的文档、数据库或其他格式（如JSON、CSV、SQL等）。数据清洗：确保数据准确、无冗余ai预训练模型有哪些，并适合AI处理。选择AI模型预训练模型：使用如GPT-BERT等模型ai预训练模型有哪些，它们能理解自然语言并生成

2、在应用实例中ai预训练模型有哪些，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。

3、通义千问（Qwen）：这是阿里云推出的一款大型语言模型，具有很强的自然语言处理能力，可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合，通义千问可以提供精确的答案。百度文心一言（ERNIE）：百度开发的一个大型语言模型，也被用于多种NLP任务，包括基于知识库的问

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