在前面《人工智能AI本地大模型系列》演示过在本地部署大模型的使用,这里我们深度的来介绍下大模型相关的系列。本文主要介绍什么是大模型。
大模型(Large Language Model, LLM)是基于海量数据训练的深度学习模型,通常包含数十亿至数万亿参数,能够理解和生成自然语言,并完成复杂任务(如文本生成、代码编写、逻辑推理等)。其核心特点包括:
1、规模庞大:参数规模远超传统模型,学习能力更强; 2、通用性:通过预训练适应多种下游任务; 3、涌现能力:在复杂场景中表现出未显式训练的推理能力。
目前大模型典型的代表有:
1、chat-gpt4 2、文心一言 3、通义千问 4、deepseek 5、等等
去年国内的主流主要是卷大模型,所以大家时不时的可以在主流媒体上看到xxx公司推出了xxx模型,有多么多么好,但是从今年(2025年)开始,大家主要在开始卷应用了,因为对于大众来说,够用就好,但是真正能把大模型应用起来,或者盈利什么的,主要还是靠应用了,所以对于市面上来说,出现了很多基于大模型的商业应用:
1、卖大模型的api 2、卖智能体 3、卖大模型本地部署搭建方案 4、等等
但是万变不离其中,大家把目前这个系列学习完了之后,上诉的商业模式都可以自己做尝试。
还没有评论,来说两句吧...