大模型用的是什么架构的模型

大模型通常指的是具有大规模参数和复杂结构的深度学习模型。这些模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的成果。以下是一些常见的大模型架构：

1. Transformer模型：Transformer模型是当前最流行的自然语言处理模型之一，它由自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和多头注意力机制（Multi-Head Attention Mechanism）组成。Transformer模型的优点是能够捕捉输入序列之间的长距离依赖关系，从而提高了模型的性能。例如，BERT、GPT等都是基于Transformer模型的。

2. GRU（门控循环单元）：GRU是一种循环神经网络（RNN）的变种，它通过引入门控机制来控制神经元的状态更新。GRU模型可以解决RNN模型中梯度消失和梯度爆炸的问题，从而提高了模型的训练效率和性能。例如，LSTM（长短期记忆网络）就是一种基于GRU的RNN模型。

3. CNN（卷积神经网络）：CNN是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它通过卷积层和池化层来提取图像特征。CNN模型在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了显著的成果。例如，ResNet、VGG、Inception等都是基于CNN的模型。

4. RNN（循环神经网络）：RNN是一种能够处理序列数据的深度学习模型，它通过循环层来处理时间序列数据。RNN模型在自然语言处理、语音识别、文本生成等领域取得了显著的成果。例如，LSTM、GRU等都是基于RNN的模型。

5. Transformer-based models：除了Transformer模型外，还有一些基于Transformer架构的模型，如BERT、RoBERTa、ALBERT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了很好的效果，并且被广泛应用于各种下游任务中。

6. Graph Neural Networks（GNN）：GNN是一种基于图结构的数据表示方法，它通过图卷积和图池化操作来学习节点之间的依赖关系。GNN模型在图分类、图聚类、图推荐等领域取得了显著的成果。例如，GraphSAGE、GCN、GAT等都是基于GNN的模型。

7. Feedforward Neural Networks（FFN）：FFN是一种简单的深度学习模型，它通过前馈神经网络来实现对输入数据的逐层处理。FFN模型在图像分类、语音识别等领域取得了较好的效果。例如，AlexNet、VGG、ResNet等都是基于FFN的模型。

8. Convolutional Neural Networks（CNN）：CNN是一种专门用于处理二维图像数据的深度学习模型，它通过卷积层和池化层来提取图像特征。CNN模型在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了显著的成果。例如，LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等都是基于CNN的模型。

9. Recurrent Neural Networks（RNN）：RNN是一种能够处理序列数据的深度学习模型，它通过循环层来处理时间序列数据。RNN模型在自然语言处理、语音识别、文本生成等领域取得了显著的成果。例如，LSTM、GRU、CTRNN等都是基于RNN的模型。

10. Transformer-based models with attention mechanisms：除了Transformer模型外，还有一些模型通过引入注意力机制来提高模型的性能。例如，BERT、RoBERTa、ALBERT等都采用了Transformer架构，并引入了注意力机制。

总之，大模型通常采用多种架构和技术相结合的方式来提高性能和泛化能力。不同的应用场景和任务可能需要选择不同的模型架构和技术组合。