AI 大模型创业：如何利用品牌优势？

第1章：AI 大模型与创业概念解析

1.1 AI 大模型概述

AI 大模型是指具有大规模参数、高计算量和强泛化能力的人工智能模型。这些模型通过在海量数据上进行预训练，学习到丰富的知识结构和复杂模式，从而在特定任务上表现出卓越的性能。

1.1.1 AI 大模型的定义与分类

• 定义：AI 大模型通常指的是那些拥有数亿甚至千亿级参数的神经网络模型，如 GPT-3、BERT 等。
• 分类：
  • 按任务类型分类：可分为自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等。
  • 按技术架构分类：可分为基于深度学习的模型、图神经网络（GCN）等。

1.1.2 AI 大模型的发展历程

AI 大模型的发展历程可以分为以下几个阶段：

• 早期探索阶段（20世纪80年代至90年代）：以传统机器学习方法为主，如支持向量机（SVM）和决策树。
• 深度学习兴起阶段（2006年-2012年）：Hinton等科学家提出深度信念网络（DBN），深度学习开始受到关注。
• 大规模预训练模型阶段（2013年至今）