大模型主要分为三大类:基础大模型(如GPT、PaLM)、领域大模型(如医学、法律专用模型)和多模态大模型(如CLIP、DALL·E),其核心差异在于训练数据、应用场景和功能设计。
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基础大模型
以通用文本生成为核心,通过海量互联网数据训练,具备语言理解、创作和逻辑推理能力,例如GPT系列和PaLM。这类模型适用于问答、翻译等广泛任务,但需微调以适应具体需求。 -
领域大模型
针对垂直领域(如医疗、金融)优化,训练数据更专业。例如,医学大模型能解析病历和文献,法律模型可生成合规文件。其优势是精准性高,但依赖领域数据积累。 -
多模态大模型
融合文本、图像、音频等多类数据,实现跨模态交互。例如DALL·E根据文本生成图像,CLIP完成图文匹配。这类模型扩展了AI的感知维度,但计算成本更高。
选择大模型需权衡通用性与专业性,未来趋势将是多模态与领域能力的进一步融合。