大模型通常采用深度学习架构，其中最常用的是神经网络架构。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，它通过多层的神经元和连接来处理和学习数据。在构建大模型时，通常会使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等不同类型的神经网络。
1. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络架构。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征并进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测等领域取得了显著的成果。
2. 循环神经网络（RNN）：RNN是一种处理序列数据的神经网络架构。它通过引入隐藏状态的概念，使得网络能够处理时间序列数据，如文本、语音等。RNN广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。
3. 长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种改进的RNN，解决了传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制来控制信息的流动，使得网络能够更好地捕捉长期依赖关系。LSTM在自然语言处理、语音识别等领域取得了较好的效果。
除了上述常见的神经网络架构外，还有一些其他类型的大模型架构，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。这些架构在特定领域具有独特的优势，可以根据实际需求进行选择和应用。
总之，大模型通常采用深度学习架构中的神经网络架构，并根据具体任务和数据类型选择合适的网络结构。随着技术的发展，新的神经网络架构不断涌现，为大模型的发展提供了更多的可能。
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