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现在市面上大模型如百花齐放，对很多人来说一堆大模型带来的不是简单方便，而是乱七八糟以及迷茫。
因为不知道不同的大模型之间有什么区别，也不知道自己需要什么样的大模型；就拿huggingface来说，上面的模型有几十万，有几个人能弄明白它们都是干什么的？
因此，我们首先需要学会的就是大模型的分类，对大模型分门别类之后就知道哪些大模型是做什么的，自己需要的是什么了。
事实上直接说大模型并不是特别准确，大模型指的是具有庞大参数的机器学习或者深度学习模型。
根据模型的参数量可以分为大/中/小三种类型，不同的模型对资源要求不同，应用的场景也不同；比如一些小模型可能会安装到移动设备之上。
根据任务类型，大模型可以分为生成式模型，判别式模型和混合模型。
1.1.1 生成式模型
生成式模型：这种模型主要用于生成内容，包括文本，图像，音视频等；
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