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一文搞懂人工智能、机器学习、深度学习和大模型

发布网友发布时间：2024-09-30 05:55

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热心网友时间：2024-11-27 12:49

本文旨在阐述人工智能、机器学习、深度学习和大模型之间的区别，以帮助理解这些关键技术是如何共同推动计算机技术发展的。

首先，人工智能（AI）是指计算机模拟人类智能，如语音助手能在听到指令后提供天气信息，自动驾驶汽车能感知环境并做出决策。AI的总体目标是让机器具备类似人类的思考和解决问题能力。

机器学习（ML）则是AI实现的一种方式，通过数据学习模式，例如通过训练识别猫和狗的图片。音乐App根据用户听歌记录推荐歌曲，正是机器学习在运用数据进行自我学习和预测。

深度学习（DL）是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络处理复杂数据，如语言、图像和声音。例如手机翻译App能准确翻译语音，得益于深度学习的深度抽象和特征提取能力。

最近备受瞩目的大模型（LLM）是深度学习的最新成果，如大语言模型能生成高质量文章。大模型如GPT-3，拥有海量参数和多模态训练，展现出强大的跨领域理解和创造性，能应用于各种任务，如写作、编程等。

总的来说，人工智能包括多种技术，而机器学习、深度学习和大模型分别在其中扮演着不同角色，它们共同推动了人工智能技术的发展，让计算机能够处理更复杂的任务，展现出越来越接近人类智能的表现。

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