AI大模型的技术迭代思维导图

背景：随着互联网技术的发展，大数据和计算能力的提升。

初步应用：智能语音助手、推荐系统等。

深度学习理论的发展。

神经网络的应用：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

应用领域：图像识别、自然语言处理等。

预训练模型的出现：基于大规模语料库进行预训练，如BERT、GPT等。

特性：多模态、多任务处理能力，更强的泛化能力。

应用领域：自然语言理解、多语言处理、文本生成等。

巨型模型的挑战：计算资源、训练成本、隐私保护等。

技术突破：分布式训练、硬件优化、模型压缩等。

应用领域：自然语言生成、知识问答、智能决策等。

模型融合：多模态整合，跨领域协同。

可解释性与鲁棒性：提高模型决策的可解释性，增强模型的鲁棒性。

伦理与隐私：关注模型应用的伦理问题，保护用户隐私。