人工智能所涉及的大模型有哪些种类呢

人工智能（AI）是一个广泛的领域，涉及各种不同类型的大模型。这些模型可以用于不同的任务和应用领域，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别、机器人技术等。以下是一些常见的大模型类型：

1. 自然语言处理（NLP）：NLP是AI的一个重要分支，主要研究如何让计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP模型可以分为两大类：序列模型和关系模型。序列模型主要用于处理文本数据，如词性标注、命名实体识别和依存句法分析等。关系模型则主要用于处理句子之间的语义关系，如关系抽取、信息检索和知识图谱构建等。

2. 计算机视觉（CV）：CV是AI的另一个重要领域，主要研究如何让计算机能够理解和处理图像和视频数据。计算机视觉模型可以分为两类：监督学习模型和非监督学习模型。监督学习模型需要大量标记数据作为输入，通过训练得到一个分类器或回归器。非监督学习模型则不需要标记数据，而是通过无监督学习方法从数据中学习出有用的特征和规律。

3. 语音识别（Speech Recognition）：语音识别是一种将人类的语音信号转换为计算机可读的文本的过程。语音识别模型可以分为两类：端到端模型和混合模型。端到端模型直接处理原始语音信号，无需进行特征提取和转换，但计算复杂度较高。混合模型则需要先对语音信号进行预处理，再进行特征提取和转换。

4. 机器翻译（Machine Translation）：机器翻译是一种将一种语言的文本转换为另一种语言的文本的技术。机器翻译模型可以分为两类：基于规则的方法和基于统计的方法。基于规则的方法需要人工制定翻译规则，而基于统计的方法则利用大量的双语语料库进行机器学习。

5. 推荐系统（Recommendation Systems）：推荐系统是一种根据用户的行为和偏好，为用户推荐相关商品或服务的技术。推荐系统模型可以分为两类：基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐。基于内容的推荐主要根据用户和商品的相似度进行推荐，而基于协同过滤的推荐则考虑用户、项目和项目的相似度。

6. 智能问答系统（Intelligent Question Answering）：智能问答系统是一种能够回答用户问题的AI应用。智能问答系统模型可以分为两类：基于规则的问答和基于知识的问答。基于规则的问答主要依赖于预先定义的规则和知识库，而基于知识的问答则需要使用自然语言处理技术来理解用户的问题并给出答案。

7. 情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析是一种分析文本中的情感倾向性（如积极、消极、中立）的技术。情感分析模型可以分为两类：基于词典的方法和基于深度学习的方法。基于词典的方法需要建立一个情感词典，而基于深度学习的方法则利用神经网络模型来自动学习和识别情感词汇。

8. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种模拟人类专家思维过程的AI应用。专家系统模型可以分为两类：基于规则的专家系统和基于知识的专家系统。基于规则的专家系统主要依赖于一组预先定义的规则，而基于知识的专家系统则需要使用自然语言处理技术来理解问题并给出答案。

9. 机器人技术（Robotics）：机器人技术是一种使机器人能够执行各种任务的技术。机器人技术模型可以分为两类：自主机器人技术和协作机器人技术。自主机器人技术主要关注机器人的自主决策和行动能力，而协作机器人技术则关注机器人与人类或其他机器人之间的交互和合作。

10. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种使机器通过与环境的交互来学习和改进性能的技术。强化学习模型可以分为两类：策略梯度方法和值函数方法。策略梯度方法主要关注如何选择动作以最大化累积奖励，而值函数方法则关注如何估计动作的价值以指导决策。