AI模型是人工智能技术的核心载体，广泛应用于自然语言处理、图像识别、数据分析等领域。以下是几类主流模型的简要说明：
1. 深度学习模型
- 神经网络：通过多层非线性变换模拟人脑处理信息的机制
- 卷积神经网络 (CNN)：擅长图像特征提取，常用于计算机视觉任务
- 循环神经网络 (RNN)：适合处理序列数据，如文本和时间序列分析
2. 自然语言处理模型
- Transformer：基于自注意力机制，实现高效文本处理
- BERT：预训练语言模型，支持多种NLP任务（如问答、文本分类）
- GPT：生成式预训练模型，专注于文本生成与对话理解
3. 机器学习模型
- 决策树：直观的分类与回归方法，适合可解释性需求
- 随机森林：集成学习方法，通过多棵决策树提升泛化能力
- 支持向量机 (SVM)：在高维空间中实现分类的高效算法
如需深入了解AI模型的训练与优化技巧，可访问AI技术教程进行学习。