1.背景介绍
AI大模型是指具有极大规模、高度复杂结构和强大计算能力的人工智能模型。这类模型通常用于处理大规模、高维度的数据，并能够实现复杂的智能任务，如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。AI大模型的发展与人工智能领域的进步紧密相连，它们共同推动了各种新的应用和技术创新。
1.1 人工智能的发展历程
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何让机器具有智能行为的学科。AI的发展历程可以分为以下几个阶段：
- ** Symbolic AI 符号AI**：在1950年代至1980年代，符号AI是人工智能的第一代技术，它基于规则和知识表示，通过如规则引擎、知识基础设施等技术来实现智能任务。
- ** Connectionist Models 连接主义模型**：在1980年代至1990年代，连接主义模型是人工智能的第二代技术，它基于神经网络和神经元的概念，通过学习和调整权重来实现智能任务。
- ** Machine Learning 机器学习**：在1990年代至2000年代，机器学习是人工智能的第三代技术，它基于数据和算法的学习过程，通过训练模型来实现智能任务。
- ** Deep Learning 深度学习**：在2000年代至2010年代，深度学习是人工智能的第四代技术，它基于多层神经网络和深度学习算法，通过大规模数据和高性能计算来实现智能任务。
- ** AI大模型 大型模型**：在2010年代至现在，AI大模型是人工智能的第五代技术，它基于极大规模的数据和计算资源，通过高度复杂的结构和算法来实现智能任
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135447637
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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