数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
AI大模型的概念
AI大模型是利用海量的多源数据构建的预训练模型。其核心优势在于解决了数据标注的难题，通过学习大量的未标注数据进行预训练，极大地扩展了模型的学习范围和深度，从而提高了AI大模型的知识储备。这种做法使得AI大模型能够以低成本和高适应性的方式，在后续的各种特定任务中发挥作用。在实际应用中，预训练大模型先通过基于海量数据的自监督学习阶段，完成了广泛的知识积累，相当于接受了“通识教育”；然后通过“预训练+精调”的模式，在共享的参数基础上，根据特定应用场景的特点，只需使用少量的数据进行微调，就能以高水准完成各项任务。
AI大模型的层级
1.基础大模型(L0)
基础大模型(L0)是在大规模未标注数据上进行训练，需要巨量的算力、数据集和参数值。通过训练使得AI大模型能够发现数据中的特征和规律，具备强大的泛化能力，能够在无须或仅需少量微调的情况下，匹配各种不同的应用场景。L0通常由专业的大模型公司提供，L0构建后，AI大模型就完成了“通识教育”。
2.行业大模型(L1)
行业大模型(L1)是基于L0，结合行业特定的知识训练构建而成。其利用特定行业数据进行预训练，完成并构建行业知识库。L1一般由行业领先企业构建，目的是提高其性能和准确度，使得AI大模型成为“行业专家”。
3.垂直大模型(L2)
垂直大模型(L2)是面向更细分市场的高级推理模型，基于实际场景进行部署，一般是在L1基础上特制搭建的。模型会应用和场景紧密相关的数据进行预训练或微调，进而完成在具体项目上的任务，展现出更强的性能和效果。
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
