在人工智能快速发展的今天，预训练模型就像是一场“ say hi to the world”表演，各种模型你来我往，各有千秋，我们就带大家梳理一下AI预训练模型的分类，看看这些模型是如何“出道”、如何“爆红”的。
一、Transformer架构的“顶流”们
Transformer架构的崛起，无疑是近年来AI领域最令人惊叹的事件之一，从BERT到GPT，从RoBERTa到M2M1B，这一代模型凭借其强大的序列处理能力，彻底改变了自然语言处理的格局。
1、BERT家族
代表成员：BERT、RoBERTa、M2M1B
特点：这些模型都是基于Transformer架构，预训练任务多为 masked language modeling（MLM）和 sentence-level prediction（SLP）。
“性格”：安静、内敛，不善直接表达，但总能在关键时刻用数据说话。
2、GPT系列
代表成员：GPT-1、GPT-3、ZeroGPT
特点：专注于语言模型任务，尤其是生成任务，预训练任务多为 free text generation。
“性格”：放话王，能说会道，总是充满活力，仿佛一个永远装满能量的年轻 sayer。
3、M2M1B
代表成员：M2M1B
特点：专注于多模态任务，同时处理文本、图像、音频等多种数据类型。
“性格”：多面手，总能在多个领域展示自己的才能，但有时候会让人感到“多此一举”。
二、图像理解领域的“ say hi to vision”
图像理解领域，模型们也有各自的“ say hi”时刻，从ResNet到EfficientNet，从VGG到Swin Transformer，这些模型们在视觉世界的中不断探索，寻找属于自己的独特风格。
1、ResNet家族
代表成员：ResNet-50、ResNeSt
特点：基于残差块设计，解决了深层网络训练中的梯度消失问题。
“性格”：稳重、内敛，但总能在关键时刻提供稳定性和可靠性。
2、EfficientNet
代表成员：EfficientNet-B7
特点：在保证性能的同时，大幅减少了计算资源的消耗。
“性格”：节俭、务实，总能用最少的资源换取最大的收益。
3、Swin Transformer
代表成员：Swin Transformer
特点：基于旋转加窗机制，能够有效捕捉长距离依赖。
“性格”：活泼、灵动，总能带来耳目一新的体验。
三、自然语言处理的“ say hi to NLP”
除了Transformers，还有哪些模型在NLP领域占据重要地位？让我们看看这些模型们的“ say hi”时刻。
1、BERT系列
代表成员：BERT、RoBERTa
特点：基于Transformer架构，专注于语言理解和生成任务。
“性格”：稳重、内敛，但总能在关键时刻用数据说话。
2、GPT系列
代表成员：GPT-1、GPT-3
特点：专注于生成任务，能够进行长文本的连续生成。
“性格”：放话王，总是充满活力，仿佛一个永远装满能量的年轻 sayer。
3、M2M1B
代表成员：M2M1B
特点：专注于多模态任务，同时处理文本、图像、音频等多种数据类型。
“性格”：多面手，总能在多个领域展示自己的才能，但有时候会让人感到“多此一举”。
四、多模态模型的“ say hi to multimodal”
多模态模型，顾名思义，能够同时处理多种模态的数据，从M2M1B到DPR，这些模型在跨模态任务中展现了强大的能力。
1、M2M1B
代表成员：M2M1B
特点：能够同时处理文本、图像、音频等多种数据类型。
“性格”：多面手，总能在多个领域展示自己的才能，但有时候会让人感到“多此一举”。
2、DPR
代表成员：DPR
特点：专注于检索和生成任务，能够在多个模态之间进行高效的信息传递。
“性格”：稳重、内敛，但总能在关键时刻提供稳定性和可靠性。
五、模型发展的趋势
从以上各分类可以看出，AI预训练模型的发展趋势主要集中在以下几个方面：
1、多模态融合：越来越多的模型开始尝试将多种模态数据进行融合，以提高任务的全面性。
2、大模型的融合：大模型之间的知识共享、联合训练等技术逐渐成为主流。
3、自监督学习：自监督学习技术的应用使得模型的预训练更加高效，减少了对标注数据的依赖。
4、模型的优化：模型的参数量、计算效率、推理速度等方面不断优化，以适应不同的应用场景。
AI预训练模型的分类就像是一场丰富多彩的表演，每个模型都有其独特的风格和特点，无论是Transformer架构的“顶流”，还是图像理解领域的“ say hi to vision”，它们都在为人工智能的发展贡献自己的力量，随着技术的不断进步，我们相信会有更多模型问世，为人工智能的发展注入新的活力。
