大模型人工智能学习什么语言

大模型人工智能学习的语言主要包括以下几种：

1. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：这是人工智能中的一个重要领域，主要研究如何让计算机理解和生成人类语言。NLP包括文本分析、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等任务。

2. 机器学习（Machine Learning，ML）：这是人工智能的另一个重要分支，主要研究如何让计算机从数据中学习和做出决策。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法。

3. 深度学习（Deep Learning）：这是一种特殊的机器学习方法，主要使用神经网络进行学习。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：这是人工智能的另一个重要领域，主要研究如何让计算机理解和解释图像和视频。计算机视觉包括图像分类、目标检测、图像分割等任务。

5. 机器人学（Robotics）：这是人工智能的一个应用领域，主要研究如何让计算机控制机器人进行各种任务。机器人学包括路径规划、导航、避障、抓取等任务。

6. 知识图谱（Knowledge Graph）：这是人工智能的一个研究领域，主要研究如何将大量的信息组织成结构化的知识图谱。知识图谱可以用于知识检索、推荐系统、智能问答等任务。

7. 强化学习（Reinforcement Learning，RL）：这是一种特殊的机器学习方法，主要研究如何在环境中做出最优的决策。强化学习在游戏、自动驾驶、机器人控制等领域有广泛的应用。

8. 专家系统（Expert Systems）：这是人工智能的一种形式，主要研究如何模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题。专家系统可以用于医疗诊断、金融分析、法律咨询等任务。

9. 自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）：这是人工智能的一个研究领域，主要研究如何让计算机理解和解释人类语言的含义。NLU包括语义分析、句法分析、依存语法分析等任务。

10. 对话系统（Dialogue Systems）：这是人工智能的一个应用领域，主要研究如何让计算机与人类进行自然的对话。对话系统包括聊天机器人、客服机器人、虚拟助手等应用。