目录

一、大模型概述

二、大模型的发展历程

三、大模型的核心技术

1. Transformer结构

2. 预训练技术

3. 分布式训练技术

四、大模型的应用场景

1. 自然语言处理

2. 图像识别

3. 推荐系统

4. 语音识别

五、大模型的挑战和未来发展

1. 训练时间和成本

2. 模型可解释性

3. 数据隐私和安全性

番外篇：各领域大模型

语言大模型

视觉大模型

推荐大模型

其它大模型

写在最后

参考文献

随着人工智能技术的不断发展和应用，大模型（GPT）成为了人工智能领域的热门话题之一。本文将对大模型的基础概念进行详细介绍。

一、大模型概述

所谓“大模型”，通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。之后在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。

大模型是指具有庞大参数量和较高模型复杂度的神经网络模型，通常使用深度学习方法进行训练和优化，能够实现更加精准和高效的自然语言处理、图像识别、推荐系统等任务。

目前，大模型已经被广泛应用于各个领域，比如语言模型、机器翻译、自然语言生成、语音识别等方面。

二、大模型的发展历程