ChatGPT、OpenAI、大模型、神經網絡、自編碼器...2023年開始各式各樣的人工智能行業黑話反復沖刷著大家的認知，越來越多的互聯網大廠開始著手進入和開發這個領域。在當下這個大模型逐步熱門和應用的時間節點，一定有很多人還在疑惑，大模型到底是什么？機器視覺和大模型的未來發展又會有怎樣的趨勢？接下來本文將帶您走近大模型。

大模型是基于深度學習的、擁有大量參數和復雜結構的機器學習模型的人工智能領域技術。它能夠在海量數據的基礎上進行訓練，捕捉數據中的復雜情況和特征，從而在各種場景中找到相同或類似的案例和問答，滿足功能需求。視覺的大模型同樣是利用大量的數據和算法，構建具有高度定位、識別和分析能力的視覺系統。尋找類似的案例和功能的解決方案對圖像進行處理和分析，并通過機器學習不斷優化自身的算法。

目前來說，機器視覺行業內流行的還是小模型的應用。也有人會有疑問，在大模型遍地的今天，訓練出一個優質的視覺大模型很難嗎？隨著大語言模型的爆發，以“文本”和“圖片”等內容為基礎的大模型已愈發成熟，相對于語言類大模型，視覺信息一般都是2維、3維或者4維的，難度等級成指數增長。就當前的自動化環境，項目專屬小模型有著輕量級、高效率、易于部署等優點，智能制造場景化、碎片化明顯。專注于特定領域進行訓練、不同場景模型定制化，形成某一領域的通用模型也能滿足當前項目的需求，對于“大一統”的視覺大模型的誕生，我們還需要有著更多的耐心。

機器視覺大模型正以前所未有的速度推動人工智能技術的發展。追求大和統一，勢必是未來重要的研究方向之一。通用框架的意義不僅在于可以大規模地從數據中進行學習，并且無須針對每個任務單獨設計，可以避免引入大量人力。從宏觀的角度來說，想要解決通用人工智能問題，首先需要實現的就是大模型的建立。

隨著技術的不斷進步，人工智能、機器視覺和大模型將會在更多領域中發揮重要作用，推動社會的進步和發展。