目前热门的大模型主要有以下几种：
大模型因其强大的能力，在众多领域有着热门的应用场景：
最近，多模态大模型取得重大进展。随着数据集和模型规模不断扩大，传统的多模态模型带来巨大计算量，尤其是从头开始训练。研究人员意识到多模态研究重点在于各个模态的连接，合理方法是利用现成训练好的单模态基础模型，尤其是语言模型。这样可减少多模态训练费用，提升训练效率。多模态大模型利用语言模型为各种多模态任务提供认知能力，语言模型具有良好的语言生成、zero-shot 和 ICL 的能力，其他模态的基础模型提供高质量表征。考虑到不同模态模型是分开训练的，如何将不同模态连接起来，实现协同推理，是核心挑战。主要工作通过多模态预训练和多模态的指令微调，来实现模态之间的对齐，以及模型输出与人类意图的对齐。
大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色，成为当前AI领域的热点。以下是一些大模型比较火的应用场景：文本生成和内容创作：大模型可以生成连贯、有逻辑的文本，应用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。聊天机器人和虚拟助手：利用大模型的自然语言处理能力，开发能够与人类进行自然对话的聊天机器人，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。编程和代码辅助：大模型可以用于代码自动补全、bug修复和代码解释，帮助开发者提高编程效率。翻译和跨语言通信：大模型能够理解和翻译多种语言，促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。情感分析和意见挖掘：通过分析社交媒体、评论和反馈中的文本，大模型可以识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。教育和学习辅助：大模型可以用于创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。图像和视频生成：如DALL-E等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。
1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速
最近，多模态大模型取得重大进展。随着数据集和模型的规模不断扩大，传统的MM模型带来了巨大的计算量，尤其是从头开始训练的话。研究人员意识到MM的研究重点工作在各个模态的连接上，所以一个合理的方法是利用好现成的训练好的单模态基础模型，尤其是LLM。这样可以减少多模态训练的费用，提升训练效率。MM-LLM利用LLM为各种MM任务提供认知能力。LLM具有良好的语言生成，zero-shot和ICL的能力。其他模态的基础模型则提供了高质量的表征。考虑到不同模态的模型是分开训练的，如何将不同模态连接起来，实现协同推理，是核心挑战。这里面的主要工作便是通过多模态预训练和多模态的指令微调，来实现模态之间的对齐，以及模型输出与人类意图的对齐。