大模型应用涉及的技术有什么

大模型应用涉及的技术包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别、机器学习、深度学习、数据挖掘、知识图谱、推荐系统、自动化和人工智能等。这些技术共同构成了大模型的应用基础，使得大模型能够更好地理解和处理各种复杂的任务和问题。

1. 自然语言处理（NLP）：NLP是大模型应用中的重要技术之一。它主要研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP技术在文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等领域有着广泛的应用。

2. 计算机视觉：计算机视觉是指让计算机“看”和“理解”图像和视频的能力。大模型在计算机视觉领域的应用主要包括图像识别、目标检测、图像分割、图像分类等任务。

3. 语音识别：语音识别是将人类的语音信号转换为计算机可以理解的文本或命令。大模型在语音识别领域的应用主要包括语音转文字、语音合成、语音唤醒等功能。

4. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习并改进性能的方法。大模型在机器学习领域的应用主要包括特征提取、模型选择、模型训练、模型优化等任务。

5. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法。大模型在深度学习领域的应用主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

6. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和模式的过程。大模型在数据挖掘领域的应用主要包括聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等任务。

7. 知识图谱：知识图谱是一种结构化的知识表示方法，用于存储和组织知识。大模型在知识图谱领域的应用主要包括实体识别、关系抽取、知识融合等任务。

8. 推荐系统：推荐系统是根据用户的兴趣和行为，为用户推荐相关商品或内容的服务。大模型在推荐系统领域的应用主要包括协同过滤、内容推荐、混合推荐等任务。

9. 自动化：自动化是指通过自动化技术实现任务的自动化执行。大模型在自动化领域的应用主要包括机器人控制、无人机导航、自动驾驶等任务。

10. 人工智能：人工智能是指让计算机具备类似人类智能的能力。大模型在人工智能领域的应用主要包括自然语言理解、机器翻译、智能对话、智能推理等任务。