你知道大模型能做哪些事情吗？——大模型的任务类型以及应用场景

主要观点总结

本文主要讨论了大模型技术在不同业务场景下的构建与应用。介绍了大模型能够解决的任务类型，包括自然语言处理、计算机视觉、语音处理、多模态学习等领域，并详细列举了各领域的具体应用场景。同时，文章也提到了个性化推荐、数据分析与预测、强化学习、知识图谱等方面的应用。文章旨在引导读者从两个角度理解大模型：一是寻找应用场景并探索大模型技术的可行性，二是熟悉大模型技术并根据技术探索与特定应用场景的结合。

关键观点总结

关键观点1: 大模型的广泛应用领域

文章提到了大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音处理等多领域的应用，这些领域的应用场景广泛涉及文本生成、机器翻译、图像分类、语音识别等。

关键观点2: 大模型的任务类型

文章列举了多种大模型的任务类型，包括文本分类、图像标注、时间序列预测等，这些任务类型在解决实际问题中发挥着重要作用。

关键观点3: 理解大模型的两个角度

文章强调了从两个角度来理解大模型的必要性：一是寻找应用场景并探索大模型技术的可行性，二是熟悉大模型技术并根据技术探索与特定应用场景的结合。

文章预览

“  不熟悉大模型技术与业务场景的情况下，怎么构建一款大模型的产品 ” 现在大模型技术发展的日新月异，但市面上关于大模型的教程基本上都集中在技术实现以及基础使用。 不知道你是否思考过，如果自己想用大模型解决某个领域的问题应该怎么做？ ‍ ‍ ‍ 大模型能解决那些问题，该怎么解决这些问题？也可以理解为大模型有哪些任务类型，不同的任务类型能解决那些应用场景的问题？  欢迎加入自动驾驶实战群 大模型任务与场景的结合 以深度学习为基础的生成式预训练模型(如GPT，BERT等)，可以实现广泛的功能，涵盖多个领域和任务。 ‍ ‍ ‍ 自然语言处理 ‍ 自然语言处理(NLP)，分为自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两个重要子任务，技术实现的细节先不考虑，现在来说说自然语言处理的应用场景有哪些： ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ‍ ………………………………