人工智能所涉及的大模型有哪些类型呢

人工智能（AI）涉及的大模型可以分为以下几类：

1. 机器学习模型：这是最常见的一类大模型，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些模型通过训练数据来学习如何进行预测或决策。例如，支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络（如深度学习的CNN和RNN）等。

2. 自然语言处理模型：这类模型主要用于处理和理解人类语言。它们包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。例如，BERT、Word2Vec、LSTM等。

3. 计算机视觉模型：这类模型用于处理和理解图像和视频。它们包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。例如，卷积神经网络（CNN）、深度信念网络（DBN）、YOLO、SSD等。

4. 推荐系统模型：这类模型用于根据用户的兴趣和行为推荐相关内容。它们通常基于协同过滤、内容推荐、混合推荐等算法。例如，协同过滤（Collaborative Filtering）、矩阵分解（Matrix Factorization）、深度学习（如CNN和RNN）等。

5. 游戏AI模型：这类模型主要用于模拟游戏中的智能对手。它们通常基于策略游戏、回合制游戏、实时策略游戏等。例如，AlphaGo、Dota 2 AI、星际争霸AI等。

6. 机器人控制模型：这类模型用于控制机器人的动作和决策。它们通常基于控制理论、优化算法、机器学习等。例如，PID控制器、模糊逻辑控制器、遗传算法等。

7. 知识图谱模型：这类模型用于表示和推理知识。它们通常基于图结构、本体论、语义网络等。例如，Cytoscape、Neo4j、Protégé等。

8. 金融风控模型：这类模型用于评估和管理风险。它们通常基于统计学、机器学习、深度学习等。例如，信用评分、欺诈检测、市场预测等。

9. 自动驾驶模型：这类模型用于实现自动驾驶功能。它们通常基于感知技术、决策算法、控制算法等。例如，Mobileye、NVIDIA Jetson Nano、Tesla Autopilot等。

10. 医疗诊断模型：这类模型用于辅助医生进行诊断。它们通常基于医学知识、深度学习、自然语言处理等。例如，深度学习（如CNN、RNN）在医学影像分析中的应用、自然语言处理（如NLP）在病历分析中的应用等。

总之，人工智能涉及的大模型种类繁多，涵盖了各个领域和应用场景。随着技术的不断发展，未来还会出现更多新的模型和算法，为人工智能的发展提供更多的可能性。