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• 本文原创作者：谷哥的小弟
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根据应用领域，大模型可分为自然语言处理、计算机视觉和多模态大模型。

1. 自然语言处理大模型(NLP)

1.1 应用领域与技术架构

自然语言处理大模型（NLP）的应用领域广泛，包括但不限于文本分类、情感分析、机器翻译和问答系统。这些应用领域的发展得益于深度学习架构的进步，尤其是Transformer模型的提出，它通过自注意力机制有效地捕捉文本中的长距离依赖关系，显著提升了模型的理解和生成能力。

1.2 典型模型与性能表现

在NLP领域，一些典型模型如BERT、GPT系列、RoBERTa和ALBERT等已经展现出卓越的性能。以BERT为例，其在11种不同自然语言处理任务上取得了当时的最佳成绩，准确率平均提升了7.6%。GPT系列模型则在文本生成方面表现出色，能够生成连贯且相关的文本内容。

1.3 模型训练与数据集

为了训练这些大模型，需要大量的标注数据。例如，BERT模型在训练时使用了BooksCorpus（约7000本未出版书籍）和English Wikipedia（约2500万篇文章）等数据集。这些数据集的规模通常达到数亿词汇量，为模型提供了