生物大模型竞品调研
1 概念分类
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大模型：大模型通常指的是参数量较大、层数较深的机器学习模型，例如深度神经网络。这些模型具有大量的可训练参数，通过在大规模数据集上进行训练，能够更好地捕捉数据中的复杂模式和特征。大模型在各种领域都有广泛应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这里的“大”没有明确的界限，0.x B ~ x00 B 参数都可称作大模型。
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大语言模型：大语言模型是指具有大规模训练参数的语言序列处理模型。这些模型经过大规模的训练，可以理解和生成语言序列。尽管大语言模型主要用于处理自然语言文本，但在某些情况下，它们也可以用于处理非自然语言数据，如编程语言、蛋白质、特定领域的术语等。
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大自然语言模型：特指目标是模拟人类语言理解和生成的能力的大语言模型。可以应用于多种领域，包括：
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机器翻译：将一种自然语言翻译成另一种自然语言。
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文本摘要：从长篇文本中提取关键信息，生成简洁的摘要。
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问答系统：回答用户提出的问题，基于文本语境提供准确的答案。
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文本生成：生成文章、故事、对话等自然语言文本。
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情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面、负面、中性等。
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