大模型和传统机器学习模型和深度学习模型有什么区别?

提问者:帅平 问题分类:人工智能
大模型和传统机器学习模型和深度学习模型有什么区别?
1 个回答
温柔刀下鬼
温柔刀下鬼
大模型和传统机器学习模型和深度学习模型的区别有:
1、数据量要求:
传统机器学习模型对数据量要求相对较小,而深度学习模型和大模型通常需要大量的数据来进行训练。
2、模型复杂度:
传统机器学习模型结构相对简单,例如决策树、支持向量机等;深度学习模型具有复杂的神经网络结构,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等;大模型则是在深度学习模型的基础上进一步扩大规模,参数数量巨大。
3、特征工程:
传统机器学习模型通常需要人工进行特征工程,提取和选择有用的特征;深度学习模型和大模型可以自动学习数据中的特征表示。
4、应用场景
传统机器学习模型适用于数据量较小、问题相对简单的场景;深度学习模型在图像识别、语音识别等领域有广泛应用;大模型在自然语言处理、生成式任务等方面表现出色。
发布于:1个月前 (05-19) IP属地:
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