目前AI大模型有多少个比较知名的

5⃣️五家北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com智谱AI（GLM大模型）https://chatglm.cn中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn百川智能（百川大模型）https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/MiniMax（ABAB大模型）https://api.minimax.chat上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型，在聊天状态下——能生成Markdown格式的：智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由AI生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有15元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成阿里通义千问、360智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中，广东省2家和其他省市1家也将陆续开放据悉，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品

encoder-only:这些模型通常适用于可以自然语言理解任务，例如分类和情感分析.最知名的代表模型是BERTencoder-decoder:此类模型同时结合了Transformer架构的encoder和decoder来理解和生成内容。该架构的一些用例包括翻译和摘要。encoder-decoder的代表是google的T5decoder-only:此类模型更擅长自然语言生成任务。典型使用包括故事写作和博客生成。这也是我们现在所熟知的众多AI助手的结构我们目前耳熟能详的AI助手基本都来自左侧的灰色分支,当然也包括ChatGPT。这些架构都是根据谷歌2017年发布的论文“attention is all you need”中提出的transformer衍生而来的，在transformer中，包括Encoder，Decoder两个结构目前的大型语言模型就是右侧只使用Decoder的Decoder-only架构的模型大模型又大在哪呢？第一，大模型的预训练数据非常大，这些数据往往来自于互联网上，包括论文，代码，以及可进行爬取的公开网页等等，一般来说，现在最先进的大模型一般都是用TB级别的数据进行预训练。第二，参数非常多，Open在2020年发布的GPT-3就已经达到170B的参数在GPT3中，模型可以根据用户输入的任务描述，或给出详细的例子，完成任务但这与我们熟知的ChatGPT仍然有着很大的差距，使用ChatGPT只需要像和人类一样对话，就可以完成任务。除了形式上的不同之外，还有一个更加重要的差距，那就是安全性上的差别。

大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色，成为当前AI领域的热点。以下是一些大模型比较火的应用场景：文本生成和内容创作：大模型可以生成连贯、有逻辑的文本，应用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。聊天机器人和虚拟助手：利用大模型的自然语言处理能力，开发能够与人类进行自然对话的聊天机器人，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。编程和代码辅助：大模型可以用于代码自动补全、bug修复和代码解释，帮助开发者提高编程效率。翻译和跨语言通信：大模型能够理解和翻译多种语言，促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。情感分析和意见挖掘：通过分析社交媒体、评论和反馈中的文本，大模型可以识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。教育和学习辅助：大模型可以用于创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。图像和视频生成：如DALL-E等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。游戏开发和互动体验：大模型可以用于创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。医疗和健康咨询：大模型能够理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。法律和合规咨询：大模型可以帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。这些应用场景只是大模型潜力的一部分体现，随着技术的进步和模型的优化，大模型在未来可能会拓展到更多的领域和场景中。同时，随着大模型的普及，也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。