在过去几年中，人工智能领域因为各种大型预训练模型（大模型）的出现而迎来了快速发展。从自然语言处理到计算机视觉，这些模型以其卓越的表现引领了技术的潮流。本文将对国内外30个热门大模型的架构进行图文解析，并给出相应的代码示例。
1. GPT 系列
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI提出的一系列模型。其核心架构基于Transformer，主要由自注意力机制和前馈神经网络组成。GPT-3是其中最为著名的版本，具有1750亿个参数。
from transformers import GPT3Tokenizer, GPT3Model
tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained("gpt3")
model = GPT3Model.from_pretrained("gpt3")
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
2. BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google推出的一种双向Transformer模型。不同于传统的左到右或右到左的语言模型，BERT通过上下文信息进行训练。
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
3. T5
T5（Text-to-Text Transfer Transformer）是由Google提出的一个模型，通过将所有的NLP任务转化为文本到文本的形式，使得模型能更好地处理不同任务。
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-base")
input_ids = tokenizer("translate English to French: The house is wonderful", return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids)
4. RoBERTa
RoBERTa（Robustly optimized BERT approach）是Facebook提出的BERT的优化版本，主要通过更多的数据和更长的训练时间来提高性能。
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaModel
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("roberta-base")
model = RobertaModel.from_pretrained("roberta-base")
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
5. ERNIE
ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）是百度提出的中文预训练模型，结合了大规模知识图谱与图像信息，展现出强大的语言理解能力。
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieModel
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained("ernie-1.0")
model = ErnieModel.from_pretrained("ernie-1.0")
inputs = tokenizer("你好，我的狗很可爱", return_tensors="pd")
outputs = model(**inputs)
6. CLIP
CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是OpenAI提出的一个结合文本和图像的模型，用于跨模态的理解任务。
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
inputs = processor(text=["a dog", "a cat"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)
outputs = model(**inputs)
7. SAM
SAM（Segment Anything Model）是Meta AI开发的针对图像分割的模型，能够快速生成分割掩码。
8. 总结
以上只是国内外热门大模型中的一部分。这些模型在不同的领域，比如自然语言处理、计算机视觉等，都显示了卓越的性能。随着大模型技术的不断进步，其应用场景也在不断扩展，从文本生成、情感分析，到图像识别、图像生成，未来的发展潜力巨大。同时，随着基础设施的完善及计算能力的提升，我们期待更多创新的模型出现，为人工智能的发展注入新的动力。
