工业视觉解决方案

同时，大模型还具有可扩展性，通过增加网络深度和宽度来提升性能相比之下，传统AI技术主要基于规则和知识库进行问题求解，通常使用简单的神经网络结构，并依赖大量数据训练以达到良好性能传统AI技术具有实时性优势，能在特定场景快速响应问题2 应用场景区别大模型在自然语言处理计算机视觉语音识别。

可以我们将在展位设置技术讲解区，详细介绍aoi成像模组AI算法及工业视觉大模型等核心技术。

大模型通常指的是具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，尤其是在深度学习和人工智能领域这些模型因为参数数量巨大，通常在十亿个以上，因此被称为大模型它们能够处理大规模的数据和复杂的问题，具有强大的表达能力和学习能力大模型的应用场景包括自然语言处理NLP计算机视觉CV等多个领域大。

大模型是指参数规模达到数十亿乃至数万亿的复杂机器学习模型，特别是深度神经网络，它们能处理复杂任务，如自然语言处理计算机视觉等，通过海量数据训练获得强大的泛化能力大。

12021年4月，华为云发布盘古系列超大规模预训练模型，包括30亿参数的全球最大视觉CV预训练模型之一，以及与循环智能鹏城实验室联合开发的千亿参数40TB训练数据的全球最大中文语言NLP预训练模型后续，华为云还将陆续发布多模态科学计算等多领域预训练模型2盘古的设计有三个核心准则。

模型发布智谱AI与清华KEG团队最新发布了CogVLM17B，这是一个强大的多模态大模型，已在魔搭社区直接开源模型性能CogVLM在14项权威跨模态基准上取得了最佳结果，展现了其出色的性能设计理念CogVLM是一个高度集成的视觉语言模型，采用“视觉优先”的设计理念它利用5B参数的视觉编码器与6B参数的。

盘古大模型是华为云发布的一系列超大规模预训练模型以下是关于盘古大模型的详细解答模型规模盘古系列模型包括具有30亿参数的全球最大视觉预训练模型之一还包括与循环智能鹏城实验室联合开发的千亿参数40TB训练数据的全球最大中文语言预训练模型领域覆盖盘古大模型不仅限于视觉和语言领域，后续。

在实际应用中，选择大模型或小模型取决于需要解决的问题和可用资源大模型通常在自然语言处理计算机视觉推荐系统等方面表现良好，它们通常需要高性能计算资源的支持，例如标准的GPU或云端集群小模型适合解决一些简单的小规模的问题，例如信用卡欺诈检测等，它们具有更快的推理速度，可以在低功耗设备上。