大模型应用场景分类主要包括以下两种：
1. 语言处理和翻译：大模型在语言处理和翻译领域具有广泛的应用。它们可以用于机器翻译、文本摘要、情感分析、文本分类、问答系统等任务。例如，谷歌的BERT模型就是一个典型的大型预训练语言模型，它在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。此外，百度的ERNIE模型也是一个大型预训练语言模型，它在多个NLP任务上取得了较好的性能。
2. 图像识别和生成：大模型在图像识别和生成领域也具有广泛的应用。它们可以用于图像分类、目标检测、图像分割、图像风格迁移、图像增强等任务。例如，Google的Vision API就是基于深度学习的大型预训练模型，它能够处理大量的图像数据并实现图像识别和分类等功能。此外，Facebook的DeepDream算法也是一个大型预训练模型，它能够生成高质量的图像。
除了上述两种主要应用场景外，大模型还可以应用于其他领域，如推荐系统、游戏AI、自动驾驶等。这些领域的应用需要大模型具备较强的泛化能力和学习能力，以便更好地适应不同的任务和环境。
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