按照应用场景，大模型的大致分类如下：
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大语言模型（LLM）：这类大模型专注于自然语言处理（NLP），旨在处理语言、文章、对话等自然语言文本。它们通常基于深度学习架构（如Transformer模型），经过大规模文本数据集训练而成，能够捕捉语言的复杂性，包括语法、语义、语境以及蕴含的文化和社会知识。语言大模型典型应用包括文本生成、问答系统、文本分类、机器翻译、对话系统等。示例包括：GPT系列（OpenAI）：如G P T-3、G P T-3.5、G P T-4等。Bard（Google）：谷歌推出的大型语言模型，用于提供信息丰富的、有创意的文本输出。通义千问（阿里云）：阿里云自主研发的超大规模的语言模型。
多模态模型：多模态大模型能够同时处理和理解来自不同感知通道（如文本、图像、音频、视频等）的数据，并在这些模态之间建立关联和交互。它们能够整合不同类型的输入信息，进行跨模态推理、生成和理解任务。多模态大模型的应用涵盖视觉问答、图像描述生成、跨模态检索、多媒体内容理解等领域。
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视觉+文本：包括VQA视觉问答，图像字幕，图文检索、文生图等应用。音频+文本：包括语音生成、语音摘要、语音识别等应用。音频+视觉：包括音生图、演讲人脸生成等应用。