摘要： 可以直接拿来就用的模型通常被称为“即用型模型”（Ready-to-Use Models）或“预训练模型”（Pre-Trained Models）。这些模型已经被训练好了，用户可以直接下载并应用于自己的任务，而无需进行额外的训练。即用型模型通常具有以下特点： 预训练：模型在大规模的数据集上进行了预训练 阅读全文

摘要： 是的，人工智能大模型也可以根据它们的训练阶段和使用方式来分类。以下是根据模型的阶段性来区分的一些类别： 预训练模型: 这些模型在大规模数据集上进行训练，以学习通用的特征表示。预训练可以是无监督的（如使用自编码或生成对抗网络），也可以是有监督的（如在大型标注数据集上进行训练）。 例子包括GPT系列、B 阅读全文

摘要： 人工智能大模型可以根据不同的维度进行分类，以下是一些主要的分类方式： 按照模型架构分类: 深度神经网络（DNNs）：包括多层感知机（MLPs）、卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）。 Transformer模型：如BERT、GPT 阅读全文