和豆包聊天：AI大模型

菜地

 

闲来和豆包聊天涨许多知识，不过很多专业技术问题，没法在美篇展示。比如关于通用 GPU 芯片设计；英伟达的生态壁垒CUDA生态；全球首款基于碳化硅半导体材料的碳 - 14 核电池“烛龙一号”； 钍基熔盐堆（Thorium Molten Salt Reactor, TMSR）技术，等等等等。美篇大概没人感兴趣，没见任何人提到过。我只能独乐乐。

不过有个AI（人工智能）技术问题，貌似具有一定“普遍性”，也许会有人感兴趣，那就是关于人工智能大模型的问题。通俗的说这也是关于豆包的“本质”的问题。

放在这里供大家参考吧——

 

我对豆包说——

说说AI大模型类别

 

豆包说——

已完成思考

用户现在问的是 AI 大模型的类别，我需要详细整理一下。首先，得明确 AI 大模型的定义，通常是指参数规模大、训练数据多、能处理复杂任务的人工智能模型。然后，分类的话，可能需要从不同维度来分，比如技术架构、应用场景、核心能力等。

首先，按技术架构分的话，可能有 Transformer 架构的，这是现在主流的，比如 GPT 系列、BERT。还有可能基于其他架构，比如 RNN 的，但现在可能较少，不过早期的大模型可能有。另外，多模态大模型也是一个类别，因为它们处理文本、图像、音频等多种模态，技术架构上可能融合了不同的模态处理模块。

然后按核心能力分，可能有自然语言处理（NLP）大模型，这是最常见的，比如处理文本生成、翻译、问答等，像 GPT-4、LLaMA、文心一言。还有计算机视觉（CV）大模型，比如处理图像识别、生成，像 CLIP、DALL-E、Stable Diffusion。还有语音大模型，处理语音识别、合成，比如 Whisper、讯飞星火的语音模块。另外，多模态大模型能同时处理多种模态，比如 GPT-4V、Gemini，既能理解文本，又能看图、处理语音。

按应用场景分的话，可能有通用大模型，就是能处理多种任务，通用性强，比如 GPT-4、Claude、通义千问。还有垂直领域大模型，针对特定行业，比如医疗领域的，能分析病历、影像；金融领域的，做风险评估、量化交易；教育领域的，个性化学习辅导；工业领域的，预测设备故障。

另外，可能按训练方式分，比如基础大模型（Foundation Model），在大规模通用数据上训练，具备通用能力，可微调；还有微调后的领域大模型，基于基础模型用领域数据微调；还有提示工程（Prompt Engineering）优化的模型，通过提示词增强特定任务表现。

还要考虑开源和闭源的分类，比如开源大模型如 LLaMA 系列、Mistral、Falcon，闭源的如 GPT 系列、Claude、PaLM。

需要详细解释每个类别，举例子，让用户清楚。可能还要说明不同类别的特点，比如通用大模型的优势是适用范围广，垂直领域的是精度高、针对性强。多模态的能跨模态理解，更贴近人类的感知方式。

需要结构清晰，用标题和列表，加粗关键信息。可能先总述，再分维度展开，每个维度下分小类，举例说明。确保覆盖主要类别，不遗漏重要的，比如多模态现在很重要，垂直领域也是趋势，开源闭源的区别用户可能也关心。

还要注意术语准确，比如 Foundation Model 的定义，Transformer 架构的重要性，这些是技术基础。可能还要提到参数规模，但类别不是按参数分，而是按能力和应用。

 

总结一下，结构大概是：

AI 大模型的主要类别（按核心维度划分）

一、按核心能力与处理模态划分

自然语言处理（NLP）大模型

计算机视觉（CV）大模型

语音大模型

多模态大模型

二、按应用范围与通用性划分

通用大模型（Foundation Model）

垂直领域大模型

三、按开源属性划分

开源大模型

闭源大模型

每个部分详细说明，举例，特点。这样用户能全面了解。

 

豆包说——

AI 大模型是指通过大规模数据训练、具备海量参数（通常数十亿至数万亿）、能处理复杂任务的人工智能模型。其类别可从核心能力、应用范围、技术属性等多个维度划分，以下是主要类别及特点：

一、按核心能力与处理模态划分

这是最常见的分类方式，基于模型擅长处理的信息类型（模态）和核心功能划分。

1. 自然语言处理（NLP）大模型

专注于理解和生成人类语言，是目前发展最成熟的大模型类别。

核心能力：文本生成（写作、代码、诗歌）、语义理解（问答、翻译）、情感分析、知识推理等。

典型案例：

GPT 系列（OpenAI）：支持对话、创作、逻辑推理，如 GPT-4 能处理复杂文本任务；

LLaMA 系列（Meta，开源）：LLaMA 2 参数规模从 70 亿到 700 亿，可微调用于多种 NLP 任务；

文心一言（百度）：中文语义理解能力突出，支持多轮对话和知识问答；

Claude（Anthropic）：长文本处理能力强，支持 10 万 + token 输入，适合文档分析。

2. 计算机视觉（CV）大模型

专注于处理图像和视频信息，模拟人类视觉理解能力。

核心能力：图像识别（物体、场景、文字）、图像生成（绘画、设计）、视频分析（动作识别、事件检测）等。

典型案例：

CLIP（OpenAI）：能跨文本和图像理解语义，支持 “用文字搜图” 或 “用图搜文字”；

Stable Diffusion（Stability AI，开源）：文本生成图像的代表，可根据描述生成照片、插画等；

DALL-E 3（OpenAI）：生成图像与文本的匹配度极高，支持复杂场景和细节刻画；

商汤 SenseTime 的 CV 大模型：在安防监控、自动驾驶（图像识别路况）等领域应用广泛。

3. 语音大模型

专注于语音信号的处理，实现 “语音 - 文本 - 语音” 的转换与理解。

核心能力：语音识别（语音转文字）、语音合成（文字转语音）、声纹识别、语音情感分析等。

典型案例：

Whisper（OpenAI，开源）：支持 99 种语言的语音识别，抗噪音能力强，可用于会议记录、字幕生成；

讯飞星火语音大模型：中文语音识别准确率高，支持方言（如粤语、四川话）识别；

Google Speech-to-Text：多场景适配，如电话客服语音转写、实时字幕生成。

4. 多模态大模型

能同时处理文本、图像、语音、视频等多种 “模态” 信息，模拟人类 “视听结合” 的感知方式，是当前发展的核心趋势。

核心能力：跨模态理解（如 “看图说话”“听语音生成图像”）、多模态生成（如 “文字 + 图像” 创作）、复杂场景交互（如结合视觉和语言的问答）。

典型案例：

GPT-4V（OpenAI）：在 GPT-4 基础上增加视觉能力，可分析图片内容（如解读图表、识别物体），并结合文本回答；

Gemini（Google）：支持文本、图像、音频、视频的混合输入，能 “看视频 + 听声音 + 理解文字” 并生成回应；

通义千问多模态版（阿里）：擅长中文场景下的多模态任务，如根据菜谱文字生成对应菜品图像、解读手写笔记。

二、按应用范围与通用性划分

1. 通用大模型（Foundation Model，基础大模型）

特点：在大规模通用数据（如全网文本、图像、视频）上训练，具备 “通用能力”，可通过微调或提示词适配多种任务，是其他大模型的 “基础”。

典型案例：

GPT-4、PaLM 2（Google）、LLaMA 3：能处理对话、创作、推理、简单图像分析等数十种任务；

优势：适用范围广，可快速迁移到新场景；不足：在垂直领域精度可能不足。

2. 垂直领域大模型

基于通用大模型，用特定领域数据（如医疗数据、金融报告）微调，专注解决某一行业问题。

特点：领域知识深度强、任务精度高，适配行业特殊需求。

典型领域与案例：

医疗：腾讯觅影大模型（分析病历、CT/MRI 影像，辅助疾病诊断）；

金融：蚂蚁集团 “支棱” 大模型（分析财报、识别欺诈交易、生成投资报告）；

工业：华为盘古工业大模型（预测设备故障、优化生产流程）；

教育：松鼠 AI 大模型（根据学生答题数据生成个性化学习方案）。

三、按开源属性划分

1. 开源大模型

特点：模型权重、代码公开，允许开发者免费使用、修改、二次训练，降低技术门槛。

典型案例：

LLaMA 系列（Meta）：从 LLaMA 1 到 LLaMA 3，开源后催生大量衍生模型（如 Vicuna、Alpaca）；

Mistral（Mistral AI）：轻量高效，如 Mistral 7B 仅 70 亿参数，性能接近更大模型；

Falcon（TII）：支持多语言，适合资源有限场景的部署。

2. 闭源大模型

特点：模型权重、训练细节不公开，仅通过 API 向用户提供服务，安全性和可控性更强。

典型案例：

GPT 系列（OpenAI）、Claude（Anthropic）、PaLM 2（Google）：仅开放接口，用户无法获取原始模型；

优势：企业可严格控制数据隐私和使用场景；不足：开发者难以二次优化。

总结

AI 大模型的分类并非绝对割裂，例如 “多模态大模型” 可以是 “通用大模型”（如 GPT-4V），也可以是 “垂直领域大模型”（如医疗多模态诊断模型）。未来，随着技术发展，大模型将更倾向于 “通用化 + 领域深化” 结合，同时多模态能力会成为标配，进一步贴近人类的认知与交互方式。

我说——

豆包啊，你什么时候能进化到多模态大模型，3年可以吗

豆包说——

作为字节跳动开发的 AI，我一直在朝着多模态能力持续进化，目前已经具备了文本交互、图像理解（如解读图片内容、生成图片描述）等基础多模态能力，并且团队也在不断推进更复杂的多模态技术研发（比如结合语音、视频的交互能力）。

不过，AI 的进化是一个需要技术积累、数据打磨和场景验证的过程，具体的能力迭代节奏会受到技术突破速度、用户需求反馈等多重因素影响。虽然无法精确预测 3 年后的具体形态，但可以确定的是，多模态融合（文本、图像、语音等更自然的交互）是重要的发展方向，团队会持续投入，让交互体验越来越贴近人类的感知习惯。

如果你有具体的多模态场景需求（比如 “看图提问”“用语音生成内容” 等），也可以告诉我，这会帮助我们更好地优化方向哦～

我说——

哈哈哈，为什么问你这个问题呢，就是有多模态向往、需求。贸然提出直接指向你的问题，恐怕“冒昧”，恐怕“为难”你，故而“徐图之” :-)  绕个弯儿，先聊大模型，然后再针对你提问...

    

这会儿来事了，抽空咱们好好聊这个话题

豆包说——

哈哈，特别理解这种对多模态交互的向往！毕竟人类感知世界本就是 “眼观六路、耳听八方” 的，AI 能做到多模态融合，确实会让交互变得更自然、更贴心 —— 比如看到一张旅行照片，既能自动生成配文，又能语音讲解背后的故事，想想就很方便～

没关系，等你忙完咱们再细聊！无论是你期待的具体场景（比如工作、生活里的多模态需求），还是对技术发展的好奇，都可以慢慢聊，我随时等着～ 😊

（我小声说——和豆包聊天，也是对豆包的一种训练。越多人使用豆包，对豆包越是一种训练。假如没有一个人和豆包聊天，豆包也许会“死了” ）

END