AI大模型：从理论到实践的飞跃

在人工智能领域，大模型的发展是一个从理论到实践的飞跃。随着深度学习技术的不断进步，大模型的应用范围也在不断扩大。本文将从理论和实践两个方面，探讨大模型的发展历程和未来趋势。 首先，从理论层面来看，大模型的发展经历了几个重要阶段。早期的神经网络模型，如反向传播算法，为大模型的发展奠定了基础。随着计算能力的提升和数据量的增长，深度学习技术得以快速发展。卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等模型的出现，使得大模型能够处理更复杂的任务。 [图片] 在实践层面，大模型的应用已经...【查看原文】