目前市面上的大模型列举如下：
大型模型主要分为两类：
大模型的整体架构从整体分层的角度来看，大致分为以下几层：
另外，阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。
5⃣️五家北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com智谱AI（GLM大模型）https://chatglm.cn中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn百川智能（百川大模型）https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/MiniMax（ABAB大模型）https://api.minimax.chat上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型，在聊天状态下——能生成Markdown格式的：智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由AI生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有15元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成阿里通义千问、360智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中，广东省2家和其他省市1家也将陆续开放据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品
大型模型主要分为两类：一是大型语言模型，专注于处理和生成文本信息；二是大型多模态模型，这类模型能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。[heading1]问题八、大型多模态模型与大型语言模型有何不同？[content]1.二者处理的信息类型不同。大型语言模型专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。而大型多模态模型不仅能处理文本信息，还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息，这使得它们能够在更多样化的任务中应用。2.应用场景也有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。而大型多模态模型由于能够处理多种信息类型，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。3.在数据需求方面也有所不同。大型语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练，而大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等，以便在不同模态间建立关联。[heading1]问题九、有了大模型，是不是还有小模型？[content]当我们谈论所谓的“小模型”时，实际上是在相对地比较。与那些拥有海量参数和训练数据的大型模型相比，这些模型的规模显得更小一些。因此，在日常交流中，我们习惯将它们称作“小模型”。但如果要更精确地描述，这些模型其实是被设计来完成特定任务的，比如最初用于图像分类的模型，只能分辨是或不是某一个东西（比如猫?、狗?）。
首先为方便大家对大模型有一个整体的认知，我们先从大模型的整体架构着手，来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层：[heading3]1.基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集[heading3]3.模型层：LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道，large-language-model，也就是大语言模型，例如GPT，一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与llm不同，用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层：模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系，或者langchain平台等，提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了，就不用我多作解释了吧