1.5 大模型与传统机器学习模型的区别

文档摘要

1.5 大模型与传统机器学习模型的区别第一章：导论与基础概念 - 1.5 大模型与传统机器学习模型的区别 1.5 大模型与传统机器学习模型的区别近年来，人工智能领域经历了爆炸式的发展，这在很大程度上归功于大模型 (Large Models) 的崛起。这些模型，尤其是以Transformer架构为代表的预训练语言模型（如GPT系列、BERT系列）和视觉模型，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出了前所未有的能力。然而，在“大模型”的光环之下，我们仍然需要理解它们与传统机器学习模型 (Traditional Machine Learning Models) 之间的本质区别。这不仅有助于我们更清晰地认识大模型的优势与局限性，也能够指导我们在实际应用中做出更合理的模型选择。