大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。
按输入数据类型的不同：语言大模型（NLP），视觉大模型（CV）和多模态大模型。NLP通常用来处理文本数据和理解自然语言，例如GPT系列，文心一言等。CV通常用于图像处理和分析，例如VIT系列，文心UFO等。多模态大模型能够处理多种不同类型数据，例如DingoDB多模向量数据库等。
按应用领域的不同：三个层次，通用大模型L0，行业大模型L1和垂直大模型L2。通用大模型L0是指可以在多个领域和任务上通用的大模型。行业大模型L1是指针对特定行业或领域的大模型。垂直大模型L2是指针对特定任务或场景的大模型。
大模型市场容量及规模巨大，预计2028年将达到1179亿元。
大模型指参数规模较大的预训练模型。这些模型通常具有数十亿甚至数千亿个参数，需要在大量硬件资源上进行训练。大模型通过对数据进行分布式表示，能够捕捉到数据中的复杂关系，提高模型在各类任务中的泛化能力。
从大模型行业产业链来看，上游主要包括硬件和软件，硬件又包括芯片、服务器、通信网络等；软件又包括云计算、数据库、中间件等。中游是指大模型行业；下游是指大模型的应用领域，包括游戏、办公、传媒影视、医疗、金融、电商、工业等，这些领域的多样化需求将推动大模型不断进行技术创新和优化，提升模型的准确性和效率。
通用大模型
如GPT、BERT等，能够处理多种类型的任务，如文本生成、文本分类、机器翻译等。
多模态大模型
能够处理多种模态的数据，如图像、文本、语音等，如CLIP、DALL-E等。
AI大模型
指具有巨大参数规模的人工智能模型。这些模型通过机器学习和深度学习的技术来学习和理解庞大的数据量。AI大模型的发展推动了人工智能领域的快速发展，并在各个领域中展现出惊人的应用潜力。
金融和投资大模型
2024年4月10日，在2024数字产业链金融行业峰会上，网商银行宣布旗下的供应链金融解决方案大雁系统升级，AI大模型首次应用于产业链金融场景，提升小微企业金融服务的覆盖率和便捷性。
在该领域上，大模型系统帮助金融和投资机构构建更全面的企业图谱。同时，大模型有语义理解、生成能力，与大模型驱动的Agent实时反馈能力叠加，能够更好地刻画小微企业的经营状况和信用情况。
人工智能大模型项目数据分析报告
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