华为的AI大模型被称为 盘古 。华为在2023年3月底展示了盘古系列AI大模型，包括NLP大模型、CV大模型以及科学计算大模型（气象大模型）。此外，华为云盘古药物分子大模型也是基于盘古大模型的一个应用，由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练而成。盘古大模型最早是由华为云在2021年4月正式发布。
AI大模型涵盖了多个领域和多种任务，根据输入数据类型的不同，主要可以分为以下三大类： 语言大模型（NLP） ： GPT系列 （OpenAI）：包括GPT-3和最新的GPT-4等，这些模型能够处理自然语言处理任务，如文本生成、翻译、问答等。 Bard （Google）：谷歌推出的自然语言处理模型。 文心一言 （百度）：百度推出的自然语言处理模型。 BERT （Google）
小米的AI大模型叫做 MiLM 。MiLM是小米公司研发的大型预训练语言模型，已经通过大模型备案，并在多个评测榜单中取得了不错的成绩。此外，小米还计划进一步提升其AI大模型的性能，例如通过搭建GPU万卡集群来加强计算能力
AI大模型软件是指 采用大规模参数（至少在一亿个以上）的神经网络模型 ，通过机器学习和深度学习等技术进行训练和优化，以实现更高效、更准确的语义理解和应用。这些模型能够处理和分析海量数据，进行复杂的预测和决策，从而在多个领域展现出卓越的应用潜力。 AI大模型的应用范围非常广泛，从智能客服、机器翻译、智能语音识别、图像识别等领域，到金融、医疗、教育、交通等各行各业，都可以看到它的身影
AI大模型本身 既包括软件也包括硬件 ，具体来说： 软件层面 ： AI大模型是人工智能预训练模型，包含大算力、强算法、大数据三大要素。 这些模型通过训练过程学习，以执行各种任务，如自然语言处理、图像识别等。 AI大模型在软件开发中的应用提高了设计开发的效率、质量，降低了错误和成本。 硬件层面 ： AI大模型的训练和应用需要强大的算力，而算力是基于芯片的。
AI大模型板块主要涉及 人工智能（AI） 领域，具体包含以下子领域： 自然语言处理（NLP） ：涉及文本生成、文本理解、机器翻译等。 计算机视觉（CV） ：涉及图像识别、目标检测、图像生成等。 语音识别与合成 ：涉及语音转文字、语音合成等。 智能推荐系统 ：基于用户行为数据进行个性化推荐。 生成对抗网络（GAN） ：用于生成逼真的图像、视频等。 变分自编码器（VAE）
AI大模型手机是指 搭载了AI大模型的智能手机 。这些手机通过集成先进的AI技术，能够高效地利用算力，提供真实世界的感知能力，具备自主学习和创作功能。AI大模型能够实时收集和分析用户的数据，如语音、表情和使用习惯，从而提供更自然、直接的交互体验，并保护个人数据安全。 具体来说，AI大模型手机的功能包括但不限于： 高效处理 ：增强手机在图像、视频、语音和自然语言处理（NLP）等任务上的能力
截至2024年，备受关注的AI大模型包括以下几种： 文心一言 ：百度推出的知识增强型对话语言模型，具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，适用于知识问答、创意生成等任务。 讯飞星火 ：科大讯飞推出的语音识别与合成模型，支持多语种翻译、智能对话及教育测评等功能，尤其在课堂录音、语音助手和口语练习方面表现卓越。 通义千问 ：阿里巴巴达摩院推出的综合型AI大模型，支持多模态数据处理
国内AI大模型领域有多家上市公司表现出色，以下是一些被广泛认为最好的公司： 科大讯飞 ： 科大讯飞在AI大模型领域有着深厚的积累，发布了讯飞星火认知大模型，并在多个国际主流测试中排名第一。此外，科大讯飞在智能语音技术、自然语言处理和图像识别等方面具有显著优势。 百度 ： 百度的文心大模型在内容生成、避坑能力和多模态输出等方面表现出色，已经在其多个业务中应用。 腾讯 ：
生成式人工智能存在一些限制和不能做的项目，主要包括以下几个方面： 安全需求较高的特定服务 ： 自动控制、医疗信息服务、心理咨询、关键信息基础设施等领域对安全需求极高。生成式AI在这些应用中可能会产生不准确或不可靠的内容，严重时可能危害用户安全或违反科学常识。 虚拟人物发布内容 ： 平台禁止利用生成式AI技术创作或发布侵权内容，包括肖像权、知识产权等。创作者和用户必须对AI生成的内容负责
AI（人工智能）与大模型的主要区别体现在以下几个方面： 范围和功能 ： AI ：是一个广泛的概念，涵盖了所有模拟人类智能的技术和系统，包括狭义AI和广义AI。狭义AI专注于特定任务，如语音识别、图像识别等；广义AI则指具备人类般的智能和理解能力，能够在多种任务中进行认知与决策。 大模型 ：是AI技术中的一种特定实现，通常指那些具备数亿甚至数万亿参数的深度学习模型，主要应用于自然语言处理
AI大模型和小模型的主要区别体现在以下几个方面： 参数数量 ： 大模型 ：具有数百万甚至数十亿个参数，能够处理更复杂和大规模的数据集，具有更强的表达能力和学习能力。 小模型 ：参数量较少，通常在数百万到数千万个参数之间，结构相对简单，适用于处理规模较小、简单的数据集和任务。 计算资源需求 ： 大模型 ：需要大量的计算资源和时间进行训练，部署时需要更强的计算能力
不是 AI大模型和AI智能体 不是 同一概念，它们在AI技术中扮演不同的角色，并有着明显的区别： 定义与功能 ： AI大模型 ：主要通过大规模数据训练，掌握丰富的知识和技能，用于数据处理和知识输出。它们擅长生成文本、图像等内容，但在实时响应和自主决策方面能力有限。 AI智能体 ：能够感知环境、基于目标进行决策并执行动作，具备独立思考、自主执行和持续迭代等核心特征
