大模型与人工智能
好多人只知大模型，只知道deepseek，任务deepseek就是ai，这里简述下他们之间的关系
大模型与人工智能的对比
| 维度 | 传统人工智能 | 大模型 |
|---|---|---|
| 技术范式 | 符号系统、经典机器学习 | 深度学习（Transformer架构） |
| 数据需求 | 小规模标注数据 | 海量无标注数据（千亿级token） |
| 可解释性 | 规则清晰，逻辑可追溯 | "黑箱"模型，难以解释内部机制 |
| 泛化能力 | 专精特定任务 | 跨任务通用能力（如文本+代码） |
| 训练成本 | 较低（CPU/小型GPU） | 极高（超算集群+千万美元成本） |
| 典型应用 | 专家系统、SVM分类 | ChatGPT、文生图模型 |
最后总结：
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大模型是AI发展的最新阶段，通过海量数据和算力实现"量变到质变"。
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传统AI更可控，适合医疗诊断等需可靠性的场景；大模型更灵活，适合创造性任务。
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未来趋势是人工智能内部分支相互融合（如大模型+知识图谱），结合数据驱动与符号推理的优势