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目前比较知名的 AI 大模型有：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.baichuanai.com/ 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://internai.org.cn 大模型的特点和架构：架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，例如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。大模型的优势在于：预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。大模型比较火的应用场景：文本生成和内容创作：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：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：代码自动补全、bug 修复和代码解释。翻译和跨语言通信：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：为市场研究和产品改进提供数据支持。教育和学习辅助：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 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容的生成。游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。医疗和健康咨询：提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。需要注意的是，随着大模型的普及，也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。