ai模型合集,

🗣 SL提问: ai模型合集

✍️ Ai批改: 以下是一些常见的AI模型分类及代表性模型合集，涵盖不同领域和任务类型，供参考：

1、自然语言处理（NLP）
大语言模型（LLM）
GPT系列（GPT-3、GPT-4、ChatGPT）
LLaMA系列（Meta开源，如LLaMA-2）
Claude（Anthropic）
Gemini（Google DeepMind）
BERT（Google，适用于文本分类、问答）
T5（文本生成与转换）

多模态模型
GPT-4V（支持图像+文本）
Gemini 1.5（多模态推理）
Flamingo（DeepMind）

开源轻量级模型
Mistral 7B
Gemma（Google）
Alpaca、Vicuna（基于LLaMA微调）

2、计算机视觉（CV）
图像分类
ResNet、VGG、EfficientNet
目标检测
YOLO系列（YOLOv8、YOLO-NAS）
Faster R-CNN
图像生成
Stable Diffusion（开源文生图）
DALL·E 3（OpenAI）
MidJourney（闭源艺术生成）
视频分析
TimeSformer（视频动作识别）

3、语音与音频
语音识别（ASR）
Whisper（OpenAI，多语言支持）
Wav2Vec 2.0（Meta）
语音合成（TTS）
VITS
Tacotron 2

4、多模态与跨领域
通用模型
OpenAI CLIP（图像-文本对齐）
Segment Anything（Meta，图像分割）
机器人/具身智能
RT-X（Google DeepMind）

5、强化学习
游戏/决策
AlphaGo/AlphaZero（DeepMind）
OpenAI Five（DOTA 2 AI）

6、开源模型库与工具
框架支持
Hugging Face Transformers（提供BERT、GPT等预训练模型）
PyTorch Hub
TensorFlow Model Garden

7、行业专用模型
医疗
Med-PaLM（Google，医疗问答）
金融
BloombergGPT（金融文本分析）

如何选择模型？
任务类型：文本生成、分类、图像生成等。
资源限制：大模型需高性能GPU，轻量级模型（如TinyBERT）适合边缘设备。
开源vs商用：商用API（如GPT-4）易用但付费，开源模型可自定义。

如果需要更具体的领域或任务推荐，可以进一步说明需求！