AI人人必修-提示词工程+大模型多场景实战（丰富资料)

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大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。

ChatGPT对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。

多模态很容易理解，就是文、图、视频、音频之间相互转换。下图中仅仅列出一些有代表性的多模态大模型，例如经典双塔模型CLIP（BERT+ViT），ALBEF—将BERT的6层网络拿出来做文本和图像的编码融合。

AI助手（Coplilot）在这些领域也得到广泛应用。未来，在金融、医疗和工业等领域，最具前景的应用将来自于数据分析和知识洞察工具.此外，各行业头部厂商也开始自建垂类大模型，如彭博社的金融大模型Bloomberg和Meta蛋白质大模型ESMFold。目前垂类大模型在其专业领域的性能普遍超过通用大模型。

智能硬件包括智能汽车、机器人和智能终端等。目前生产式人工智能与智能硬件的结合主要分为语音助手和数字代理AI Agent两大类别。语音助手广泛应用于智能座舱、智能音箱和家用机器人等各类智能终端，大模型和生成式人工智能技术提升了感知和生成能力，改善了用户体验。然而，总体而言产品门槛相对较低。数字代理AI Agent在感知与决策能力方面仍存在挑战，未来应用空间的打开关键在于计算机视觉和具身智能等底层技术的突破。

虽然大模型本身能力范围相同（LLM和Multi-Modalty），但商业模式却不太相同。百度、腾讯和阿里重点还是卖算力，华为一贯作风既要又要还要，科大讯飞卖应用API为主（收费方式非常清晰，付费情况如何不清楚，至少产品策略和GoToMarket路径，是所有类似公司最明白的）。百川智能宣传和各排行耪来看，同等尺寸大模型，性能比较靠前，但商业化没看懂，没有价格，没有文档。360非常明显，主要是ToB。

总的来说，虽然商业模式不同，但最终ToC场景基本相同，ToB垂直是未来主要战场。 大模型相关概念区分： 大模型（Large Model,也称基础模型，即Foundation Model），是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。 超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型。 大语言模型（Large Language Model）：通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型。这些模型可以通过大量的数据和参数进行训练，以生成人类类似的文本或回答自然语言的问题。大型语言模型在自然语言处理、文本生成和智能对话等领域有广泛应用。 GPT（Generative Pre-trained Transformer）：GPT 和ChatGPT都是基于Transformer架构的语言模型，但它们在设计和应用上存在区别：GPT模型旨在生成自然语言文本并处理各种自然语言处理任务，如文本生成、翻译、摘要等。它通常在单向生成的情况下使用，即根据给定的文本生成连贯的输出。 ChatGPT：ChatGPT则专注于对话和交互式对话。它经过特定的训练，以更好地处理多轮对话和上下文理解。ChatGPT设计用于提供流畅、连贯和有趣的对话体验，以响应用户的输入并生成合适的回复。

基本的语言模型原理可以分为以下三种类型： 统计语言模型（Statistical Language Models）：这种模型使用传统的统计技术来确定文本序列的概率。最简单的例子是N-gram模型，它使用一种基于词频的方法来预测下一个词语。 LLMs(Large Language Models ) Large Language Models（LLMs），也称为大型语言模型，是一种基于机器学习和自然语言处理技术的模型，它通过对大量的文本数据进行训练，来学习服务人类语言理解和生成的能力。 LLM的核心思想是通过大规模的无监督训练来学习自然语言的模式和语言结构，这在一定程度上能够模拟人类的语言认知和生成过程。与传统的NLP模型相比，LLM能够更好地理解和生成自然文本，同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。