国内外主流AI大模型案例汇总：一文看懂

• GPT系列（OpenAI）

GPT-3：一个强大的语言生成模型，具有1750亿个参数，能够生成高质量的文本，支持多种自然语言处理任务。

GPT-4：基于更先进的架构，进一步提高了理解和生成自然语言的能力。

• BERT（Google）

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：一种用于自然语言理解的模型，能够处理上下文信息，广泛应用于问答、情感分析等任务。

• T5（Google）

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）：将所有文本任务统一为文本到文本的格式，具有强大的多任务学习能力。

• Turing-NLG（Microsoft）

一个大型的自然语言生成模型，具有170亿个参数，专注于生成和理解自然语言。

• DALL-E（OpenAI）

一个生成图像的模型，能够根据文本描述生成高质量的图像。

• CLIP（OpenAI）

结合文本和图像的理解，能够通过自然语言描述来识别和生成图像。

• Stable Diffusion

一个用于生成图像的模型，广泛应用于艺术创作和图像生成任务。

• ERNIE（百度）

ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）：一种基于知识增强的语言模型，能够更好地理解和生成自然语言。

• Pangu-Alpha（华为）

一个大规模的语言模型，具有多种应用能力，涵盖自然语言处理和生成任务。

• M6（阿里巴巴）

M6：一个多模态大模型，支持文本、图像和其他数据类型的处理，具有强大的生成和理解能力。

• GLM（清华大学）

GLM（General Language Model）：一个通用的语言模型，能够处理多种自然语言任务，具有良好的性能。

• ChatGLM（清华大学）

一个针对对话生成优化的模型，旨在提供更自然的对话体验。

• MindSpore（华为）

结合了多种深度学习技术的框架，支持大规模模型的训练和部署。

AI大模型就像一个智慧大载体，承载着人类最前沿的科技。同样，科技巨头们也纷纷研发自家的AI大模型，以此占据这个科技时代的新赛道。另外，包括一些大型非科技类企业也有在开创和研发行业领域的AI大模型。总之，无论国内国外，AI大模型出现百家争鸣的现象，这也为人工智能的发展创造出了一个多姿多彩，百花齐放的良好生态。

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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。