大模型应用涉及的技术领域包括

大模型应用涉及的技术领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：

1. 自然语言处理（NLP）：这是大模型应用最典型的领域之一。通过深度学习和神经网络技术，大模型能够理解和生成人类语言，实现机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等功能。例如，谷歌的BERT模型就是基于Transformer架构的自然语言处理模型，它在多项任务上都取得了显著的成绩。

2. 计算机视觉（CV）：大模型在计算机视觉领域也有广泛应用，如图像识别、目标检测、图像分割等。例如，卷积神经网络（CNN）是最常用的计算机视觉模型，它通过学习大量标注数据来提取图像特征，从而实现对图像的分类、识别和分割。

3. 语音识别与合成：大模型还可以应用于语音识别和语音合成领域。语音识别技术可以将人类的语音转换为文字，而语音合成技术则可以将文字转换为语音。例如，科大讯飞的语音识别技术在多个场景下都有广泛应用，而Google的WaveNet模型则在语音合成领域取得了突破性进展。

4. 推荐系统：大模型在推荐系统中的应用也非常广泛。通过对用户行为和偏好的分析，大模型可以为用户提供个性化的内容推荐，提高用户体验。例如，Netflix的推荐系统就采用了基于深度学习的推荐算法，根据用户的观看历史和喜好，为用户推荐相应的电影和电视剧。

5. 游戏AI：大模型在游戏AI领域的应用也日益增多。通过学习大量的游戏数据，大模型可以为游戏角色提供智能决策，提高游戏的趣味性和挑战性。例如，AlphaGo就是一个著名的围棋AI，它通过学习大量的围棋数据，实现了击败世界冠军的水平。

6. 自动驾驶：大模型在自动驾驶领域的应用也是一个重要的研究方向。通过深度学习和神经网络技术，大模型可以分析和理解道路环境、交通信号等信息，实现自动驾驶车辆的自主行驶。目前，许多汽车制造商都在研发基于大模型的自动驾驶技术。

7. 医疗健康：大模型在医疗健康领域的应用也备受关注。通过对医学影像、基因组数据等大量数据的学习和分析，大模型可以帮助医生进行疾病诊断和治疗规划。例如，IBM的Watson Health平台就提供了基于深度学习的医疗健康服务，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。

8. 金融风控：大模型在金融风控领域的应用也日益增多。通过对大量金融数据的分析，大模型可以帮助金融机构进行风险评估和信用评分，降低信贷风险。例如，蚂蚁金服的风控系统就采用了基于深度学习的风险评估模型，为金融机构提供了精准的风险控制手段。

9. 物联网：大模型在物联网领域的应用也日益增多。通过对传感器数据和设备日志等大量数据的学习和分析，大模型可以帮助物联网设备进行故障诊断和维护预测。例如，华为的MindSpore物联网平台就提供了基于深度学习的物联网解决方案，帮助物联网设备实现智能化管理。

10. 虚拟现实与增强现实：大模型在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）领域的应用也日益增多。通过对用户交互数据和环境信息的分析，大模型可以帮助开发者创建更加真实和沉浸式的虚拟环境。例如，NVIDIA的Omniverse平台就提供了基于深度学习的VR/AR开发工具，帮助开发者实现高质量的虚拟环境和互动体验。

总之，大模型应用涉及的技术领域非常广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别与合成、推荐系统、游戏AI、自动驾驶、医疗健康、金融风控、物联网和虚拟现实与增强现实等多个领域。随着技术的不断发展，大模型将在更多领域发挥重要作用，推动社会进步和发展。