通用大模型（General Large Models，简称GLM）作为人工智能领域的关键技术，已经从概念走向实践，广泛应用于各个行业。通用大模型的核心优势在于其能够理解和生成人类语言，具有广泛的应用前景。以下是通用大模型的五大核心细分类别及其特点：
1. 自然语言处理（NLP）大模型
特点
- 理解与生成：擅长处理和理解自然语言，包括文本、语音等。
- 应用场景：聊天机器人、机器翻译、文本摘要、问答系统等。
例子
- GPT系列：包括GPT-1、GPT-2、GPT-3等，由OpenAI开发，具有强大的语言生成能力。
- BERT：由Google开发，主要用于自然语言理解，广泛应用于问答、文本分类、情感分析等任务。
2. 计算机视觉（CV）大模型
特点
- 图像与视频处理：擅长处理和分析图像、视频数据。
- 应用场景：图像识别、目标检测、视频理解、图像生成等。
例子
- VGG：由牛津大学和Google DeepMind团队开发，在ImageNet图像分类竞赛中取得优异成绩。
- ResNet：由Microsoft Research开发，在图像分类和检测任务中具有较好的性能。
3. 多模态大模型
特点
- 融合多种模态：结合文本、图像、视频等多种模态数据。
- 应用场景：跨模态检索、视频问答、多模态情感分析等。
例子
- MultimodalBERT：结合了BERT和图像编码器，能够同时处理文本和图像信息。
- ViLBERT：结合了视觉BERT和语言BERT，能够处理文本和图像信息，并进行跨模态检索。
4. 科学计算大模型
特点
- 解决复杂问题：擅长处理科学和工程领域的复杂问题。
- 应用场景：物理模拟、化学计算、药物设计等。
例子
- AlphaTensor：由Google开发，用于优化量子计算中的张量乘法。
- AlphaZero：由Google开发，通过深度学习和强化学习实现了在国际象棋、围棋、将棋等游戏中的统治地位。
5. 个性化大模型
特点
- 适应个性化需求：根据用户特点进行定制化建模。
- 应用场景：个性化推荐、个性化学习、个性化客服等。
例子
- TensorFlow Personalized Learning：由Google开发，通过深度学习技术实现个性化学习。
- Recommender Systems：基于用户历史行为和兴趣，为用户推荐个性化内容。
通用大模型的发展和应用前景广阔，随着技术的不断进步，未来将会有更多创新的应用场景出现。