通过学习少量行业数据,大模型就能够应对特定业务场景的需求
大模型在各场景上的效果均优于普通模型
大模型能够进行内容生成(AIGC),助力内容规模化生产
通过举例子的方式,定制大模型海量的应用场景
理解意图并给出回答
自动阅读和理解文档内容
提取有价值的信息,辅助企业决策
提供管理日程安排、会议预约等
支持代码编写、调试和优化建议
分析网页内容生成个性化推荐
提供创意想法和内容建议
根据用户要求找到符合偏好的产品
为学生提供个性化学习和教育支持
识别并纠正常见的语言错误
Grok人工智能公司xAI开发的人工智能模型,Grok 3计算量比Grok 2高10倍,预估将引入“思维链”(Chain Of Thought)推理能力,让其能够像人类认知过程一样逐步处理复杂任务。
Gemini是由Google开发的多模态模型,具有新一代功能和增强型功能:输入音频、图片、视频和文本,获取文本回复; 生成代码、提取数据、分析文件、生成图表;低延迟、增强性能,专为打造代理体验而打造
Meta Llama系列模型不仅能够处理文本数据,还能够处理图像数据;Llama Vision模型加入了视觉理解的功能,该模型支持同时输入文本和图像数据,对图像进行理解并输出文本信息。
Amazon Nova是功能强大的多模态模型,将准确性、速度和成本完美地结合在一起,可完成各种任务。Amazon Nova理解模型支持200多种语言、文本和视觉微调,并可通过并可通过Amazon Bedrock功能与专有数据和应用程序轻松集成。
通义千问全模态理解生成大模型,支持文本, 图像,语音,视频输入理解和混合输入理解,具备文本和语音同时流式生成能力,多模态内容理解速度显著提升,提供了4种自然对话音色。
通义千问VL,即通义千问大规模视觉语言模型。大幅提升细节识别能力和文字识别能力,支持超百万像素分辨率和任意长宽比规格的图像。在广泛的视觉任务上提供卓越的性能。
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,综合效果表现出色,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。相较于ERNIE 4.0在性能表现上更优秀。
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型,相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级,广泛适用于各领域复杂任务场景;支持自动对接百度搜索插件,保障问答信息时效。
DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能较高,能力较强。
DeepSeek-V3为自研MoE模型,671B参数,激活37B,在14.8Ttoken上进行了预训练,在长文本、代码、数学、百科、中文 能力上表现优秀。