以下是一些常见的 AI 大模型：
1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。
2. 数据层：企业根据自身特性维护的垂域数据，包括静态的知识库和动态的三方数据集。
3. 模型层：
大语言模型（LLM），如 GPT，一般使用 Transformer 算法实现。
多模态模型，如文生图、图生图等模型，训练数据与 LLM 不同，使用图文或声音等多模态数据集。
4. 平台层：如大模型的评测体系、langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。
5. 表现层（应用层）：用户实际看到和使用的部分。
此外，还有以下一些知名的 AI 大模型：
OpenAI 的 GPT4：大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。
Midjourney v5：具有极高一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言提示，并支持高级功能。
DALL·E 3：能将想法转化为极其精准的图像。
Mistral 7B：在多个基准测试上表现出色。
2024-11-06