在人工智能领域，大模型是指拥有超过10亿个参数的深度神经网络，它们能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。目前，大模型已经成为人工智能领域的热点话题，受到了广泛的关注。
大模型的发展历程
随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习算法的不断优化，大模型的发展也越来越快速。最早的大模型是Google的Transformer，它在2017年问世，并在机器翻译等领域取得了很好的表现。之后，一系列的大模型相继问世，如OpenAI的GPT、Facebook的RoBERTa、Google的BERT等，它们的参数规模不断扩大，训练时间也越来越长，但是性能也随之提升。
现在，大模型已经成为人工智能领域的重要研究方向之一，许多企业和机构都在研发自己的大模型，以期在各种任务上取得更好的表现。
大模型的应用场景
大模型的应用场景非常广泛，下面列举其中几个。
自然语言处理
大模型在自然语言处理领域的应用非常广泛，如机器翻译、文本生成、语言模型等，这些任务都需要强大的语言理解和生成能力，而大模型正是具备这些能力的
计算机视觉
大模型在计算机视觉领域也有着广泛的应用，如图像分类、目标检测、图像生成等。通过训练大规模的神经网络，可以使计算机更好地理解和处理图像信息。
语音识别
语音识别是大模型另一个重要的应用场景，如语音转文字、语音识别等。通过训练大规模的神经网络，可以使计算机更好地理解和处理语音信息。
AskBot大模型简介
AskBot大模型是一款针对企业场景的深度学习问答系统，它结合了不同的大型语言模型来优化各种任务，同时将来自海量工单数据、机器人对话数据、非结构化文档等安全脱敏数据纳入训练，以确保AskBot能深度理解和适应企业语言和业务场景，为员工提供问题解答、数据查询、业务办理、知识搜索问答等服务，成为员工最亲密的工作助手。
