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（二）聚焦到大語言模型
大語言模型（LLM，Large Language Model是一種具有巨大參數(shù)量的神經網絡模型，主要用于自然語言處理任務。它的核心任務是續(xù)寫文本，即在給定一段輸入文本后，
生成連續(xù)的文本序列，使其看起來像是自然語言的延續(xù)。這個模型的輸出是一個字一個字地生成的，可以一直續(xù)寫到遇到特定的終止符號。這種終止符號的存在允許模型選
擇在適當?shù)臅r候結束輸出，而不是一次性生成整個文本。
大 在 "大語言模型" 中指的是模型的規(guī)模之大，通常需要包含數(shù)十億甚至千億、萬億個參數(shù)。這個規(guī)模的模型在存儲上需要大量的硬盤空間，例如，包含70億參數(shù)的模
型可能需要13GB以上的硬盤空間。
多輪對話的 大語言模型不僅可以用于單一的文本續(xù)寫任務，還可以用于多輪對話，即在對話中生成連續(xù)的回復文本，使其看起來像是自然的對話流程。這樣的模型可
以用于構建人工智能助手和聊天機器人等應用。
綜合而言，大語言模型是一種強大的自然語言處理工具，具有巨大的參數(shù)量和能力，可以用于生成自然語言文本，單一的續(xù)寫任務以及多輪對話，為各種文本生成和自然語
言理解任務提供支持。
（三）大模型的應用舉例
"大模型" 通常指的是深度學習領域中的大型神經網絡模型，這些模型具有大量的參數(shù)和復雜的架構，用于解決各種人工智能任務。這些大型模型在自然語言處理、計算機
視覺、語音識別等領域取得了顯著的成就。以下是一些常見的大型模型示例：
1. GPT-3（生成預訓練變換器3）：由OpenAI開發(fā)的自然語言處理模型，具有1750億個參數(shù)。它可以生成高質量的文本，執(zhí)行多種文本相關任務。
2. BERT（雙向編碼器表示轉換器）：谷歌開發(fā)的自然語言處理模型，擁有1.1億至3.4億個參數(shù)，用于理解上下文和處理自然語言文本。
3. ResNet（殘差網絡）：在計算機視覺領域廣泛應用的深度卷積神經網絡，包含成百上千萬的參數(shù)，用于圖像分類和識別。
4. VGGNet（視覺幾何組網絡）：另一個用于圖像分類的大型卷積神經網絡，具有眾多參數(shù)。
5. BERT（雙向編碼器表示轉換器）：谷歌開發(fā)的自然語言處理模型，擁有1.1億至3.4億個參數(shù)，用于理解上下文和處理自然語言文本。
6. Inception（GoogLeNet）：另一個用于圖像分類和物體識別的大型卷積神經網絡，具有大量參數(shù)。
大模型之所以被廣泛使用，是因為它們在復雜任務上表現(xiàn)出色，但也需要大量的計算資源來訓練和運行。這些模型通常通過在大規(guī)模數(shù)據集上進行預訓練，然后微調以適應
特定任務。大型模型已經在自然語言理解、計算機視覺、語音處理等領域實現(xiàn)了令人矚目的性能，對于各種應用具有廣泛的潛力。
