AI 模型数量：前 15 个大型语言模型 – 149 个基本模型/“基础模型” – 51 个机器学习模型

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发布日期： 2024 年 9 月 21 日 / 更新日期： 2024 年 9 月 21 日 - 作者： Konrad Wolfenstein

AI 模型数量：15 个大型语言模型 – 149 个基本模型/“基础模型” – 51 个机器学习模型 – 图片：Xpert.Digital

🌟🌐人工智能：进展、重要性和应用

值得注意的是，提到的有关人工智能模型的数量和发展的数字可能会出现波动，因为该领域的研究和技术进步正在非常动态地发展。尽管可能存在偏差，但列出的数据提供了可靠的指导，并清晰地概述了人工智能模型的现状及其不断增长的潜力和影响力。它们是了解人工智能重要趋势和发展的代表性基础。

AI 模型概述：排名前 15 的语言模型 – 149 个基础模型 – 51 个机器学习模型 – 图片：Xpert.Digital

✨🗣️ 前 15 名大型语言模型 (LLM)

大型语言模型 (LLM) 是功能强大的 AI 模型，专门用于处理、理解和生成自然语言。这些模型基于海量数据集，并使用先进的机器学习技术为复杂问题提供上下文和连贯的答案。目前有15种主要语言模型在人工智能技术的各个领域发挥着核心作用。

领先的法学硕士包括 o1 (New)、GPT-4、Gemini 和 Claude 3 等模型。这些模型在多模态处理方面取得了显着进步，这意味着它们不仅解释文本，还解释音频和图像等其他数据格式，并可以生成数据。这种多模态功能开辟了各种新应用，从图像描述和音频分析到复杂的对话系统。

一个特别令人印象深刻的模型是 Gemini Ultra，它是第一个在所谓的大规模多任务语言理解（MMLU）基准测试中达到人类性能水平的人工智能模型。该基准衡量模型同时处理各种基于语言的任务的能力，这对于聊天机器人、翻译系统和自动化客户支持解决方案等许多实际应用非常重要。

还有几十个知名的语言模型，但缺乏精确的总体概述。随着公司和研究机构不断开发新模型并改进现有模型，这个数字正在不断增长。

以下是目前最重要的 15 种语言模型的概述

奥1
GPT-4
GPT 3.5
克洛德
盛开
连贯
鹘
骆驼
拉MDA
发光的
虎鲸
骆驼毛 33B
棕榈
骆驼毛 33B
多莉2.0
原驼-65B

🌍🛠️ 基础模型：现代人工智能的基础

除了大型语言模型之外，所谓的基础模型在人工智能的进一步发展中也发挥着至关重要的作用。基础模型还包括 GPT-4、Claude 3 和 Gemini，它们是非常大型的人工智能系统，在海量且通常是多模式的数据集上进行训练。它们的主要优点是可以应用于许多不同的任务，而不必每次都开发新模型。这种灵活性和可扩展性使 Foundation 模型成为工业、科学和技术领域各种应用不可或缺的工具。

2023 年，全球共发布了 149 款 Foundation 型号，比 2022 年增加了一倍多。这表明这些模型的快速增长和相关性不断增强。值得注意的是，这些模型中约65.7%是开源模型，这鼓励了该领域的研究和开发。开源模型使世界各地的开发人员和研究人员能够在现有模型的基础上进行构建，并根据自己的目的进行调整。这对于加速人工智能领域的创新做出了重大贡献。

基础模型变得越来越普遍的原因之一是它们能够有效地处理大量数据集并自动执行以前必须手动完成的任务。例如，它们在医学中用于分析大量患者数据并支持诊断。在金融行业，他们帮助进行欺诈检测和风险评估，而在汽车行业，他们帮助改进自动驾驶技术。

🚀📈 机器学习模型：人工智能开发的引擎

除了基础模型之外，专门的机器学习模型在现代人工智能领域也发挥着重要作用。这些模型旨在解决特定问题，通常是学术界和工业界密切合作开发的。根据斯坦福以人为中心的人工智能研究所（HAI）的人工智能指数， 2023 年发布了 87 个机器学习模型。这个数字分为51个由工业公司开发的模型和15个来自学术研究的模型。通过科学与工业之间的合作，还创建了另外 21 个模型。

这一趋势表明学术研究与工业应用之间的界限正变得越来越模糊。科学与公司之间的合作加速了人工智能解决方案的开发，并可以快速付诸实践。一个例子是开发机器学习算法来优化制造业的生产流程或改进电子商务行业的推荐系统。

机器学习模型在研究中也至关重要。它们使得识别大量数据中的复杂模式并做出传统方法几乎不可能的预测成为可能。一个例子是机器学习模型在基因组研究中的应用，它们被用来识别遗传异常并开发罕见疾病的新疗法。

🌐🔀 多模态：人工智能的未来

人工智能发展的一个重要趋势是模型的多模态性不断增加。多模式人工智能模型能够同时处理和组合不同类型的数据，例如文本、图像、音频甚至视频。这种能力是迈向更全面、更通用的人工智能的关键一步。

多模态模型应用的一个例子是自动图像描述。该模型分析图像并对图像中所看到的内容创建连贯的语言描述。此类模型可应用于无障碍等领域，可以帮助视障人士更好地理解视觉信息。此外，多模式人工智能模型可用于娱乐行业，以创建响应用户操作和输入的互动电影和游戏。

另一个可以从多模式人工智能模型中受益的领域是医疗诊断。通过同时分析图像数据（例如 X 射线）、文本数据（例如患者档案）和音频数据（例如医生的对话），可以显着提高诊断准确性。

🛠️⚖️ 挑战和道德方面

然而，尽管取得了令人瞩目的进展，但人工智能模型的开发和部署也面临着挑战。最大的挑战之一是偏见问题。在不够多样化的数据集上训练的人工智能模型可能会增加偏见和歧视。当人工智能用于刑事司法或人员招聘等敏感领域时，这可能尤其成问题。

另一方面是AI模型的可追溯性和可解释性。虽然简单的机器学习模型通常相对容易理解，但法学硕士和基础模型等复杂模型正日益成为“黑匣子”。这意味着用户通常很难理解模型为何做出某个决定。这在安全关键型应用中尤其成问题，例如： B. 医学或金融。

还有数据安全的问题。基础模型需要大量数据才能有效运行。这通常涉及个人或敏感信息。因此，这些数据的存储和处理必须设计得特别安全，以防止滥用和数据泄露。

🎯🧠 人工智能的潜力

人工智能模型，特别是大型语言模型和基础模型的快速发展，令人印象深刻地显示了人工智能的潜力。这些模型从根本上改变了我们与技术交互的方式，并在各个行业中开辟了许多新的应用程序。人工智能系统日益增加的多模态将在未来几年发挥更大的作用，并实现新的创新应用。

然而，与此同时，也必须认真对待与使用这些技术相关的道德挑战和风险。重要的是，人工智能系统的开发和实施始终以人为本，并且负责任和透明地使用这些技术。

人工智能的未来仍然令人兴奋，很明显，我们才刚刚处于全面转型的开始。人工智能将继续快速发展，并在我们的日常生活和工作世界中发挥越来越大的作用。

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