大模型用的是什么架构类型的

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复杂的数据。在深度学习中，神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层（也称为中间层）和输出层。输入层接收原始数据作为输入，隐藏层对输入数据进行加权求和和激活函数操作，最后输出层将隐藏层的输出转换为最终的预测结果。

在深度学习中，常用的神经网络架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。这些架构各有特点，适用于不同的应用场景。

1. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络架构。它通过卷积层提取图像的特征，然后使用全连接层进行分类或回归。CNN在图像识别任务中取得了很好的效果，如人脸识别、物体检测等。

2. 循环神经网络（RNN）：循环神经网络是一种处理序列数据的神经网络架构。它通过引入时间步的概念，使网络能够处理具有时间依赖性的序列数据。RNN在自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果，如文本生成、机器翻译等。

3. 长短期记忆网络（LSTM）：长短期记忆网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。它通过引入门控机制，使得网络能够在处理序列数据时保留重要的信息，同时抑制不重要的信息。LSTM在自然语言处理、语音识别等领域取得了很好的效果，如文本分类、语音识别等。

除了上述常见的神经网络架构外，还有一些其他类型的神经网络架构，如自编码器、生成对抗网络（GAN）等。这些架构在特定领域内取得了很好的效果，如自编码器在数据压缩和降维方面应用广泛，GAN在生成逼真的图像和视频方面取得了突破。

总之，大模型通常采用深度学习中的神经网络架构，具体选择哪种架构取决于任务的性质和需求。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。