大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型通常在各种领域，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等方面，表现出高度准确和广泛的泛化能力。大模型按照功能可分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型。如今，大模型支持的模态数量更加多样，从支持文本、图片等单一模态下的单一任务，逐渐发展成支持多种模态下的多种任务：

NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)大模型：LLM为NLP大模型的一种，主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生成能力，帮助人类完成问答、创作、文本等工作，例如OpenAl的GPT系列模型；

CV(Computer Vision,计算机视觉)大模型：主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，如人脸识别、物体检测等，具体可以在智能驾驶、安防等领域进行利用，例如腾讯的PCAM大模型；

科学计算大模型：主要用于解决科学领域的计算问题，如生物信息学、材料科学、气候模拟等，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型；

模态大模型：可以同时处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音等，实现跨模态搜索、跨模态生成等任务，已有的渗透应用具体包括搜索引擎、办公工具、金融电商等，例如谷歌的Vision Transformer模型。

来源：头豹&沙利文

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