ai模型可以如何分类，ai模型有哪些

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◆ 一、AI模型的五大分类维度 ◆
1. 按参数规模划分
AI模型可分为小型（≤100万参数）、中型（100万-1亿参数）、大型（1亿-10亿参数）及极大型（≥10亿参数）510。例如，ChatGPT-3.5属于极大型模型，而MobileNet等轻量级模型常用于移动端部署2。

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✦ 二、AI模型使用指南 ✦
▶ 心使用场景

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📝 模拟网友评论

1. @TechGeek2025：
   分类维度太全面了！特别是参数规模的划分，帮我理清了选型思路。
2. @DesignerLucy：
   Stable Diffusion的教程步骤清晰，成功生成了张AI插画！
3. @CodeMaster：
   多模态模型的应用例如果能再扩展些就更好了，期待更新！

1. 模型下载：
   • 访问CivitAI（https://civitai.com ），搜索目标模型（如“DreamShaper”）；
   • 下载.safetensors格式文件至stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录9。
2. 加载模型：
   • 启动WebUI，在左上角选择已下载的模型；
   • 调整采样步数（建议20-30）、提示词权重（0.6-0.8）9。
3. 高级调参：
   • 添加LoRA微调模型（如“KoreanDollLikeness”）增特定风格；
   • 使用Negative Prompt排除低质量生成结果9。

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❖ 三、模型部署与安装教程 ❖
▷ 环境配置

2. 按功能架构划分

bash
 创建虚拟环境  
conda create -n ai_env python=3.8  
conda activate ai_env  
 
 安装依赖库  
p install transformers torch torchvision  
 
 调用ERT模型示例  
from transformers import peline  
classifier = peline("text-classification", model="bert-base-uncased")  
result = classifier("I love AI technology!")  
print(result)  

注：部分模型需额外下载预训练权重（如Hugging Face Hub提供超10万种模型）10。

• 单模态模型：专注文本（GPT）、图像（CLIP）或语音（Whisper）处理7；
• 多模态模型（如GPT-4o）：支持跨模态数据融合与推理8。

4. 按开源性质划分

• 开源模型（如LLaMA、Stable Diffusion）：可自由修改与商用9；
• 闭源模型（如GPT-4）：依赖API调用，功能受限但性能稳定10。

5. 按应用场景划分
包括医疗诊断模型、自动驾驶感知模型、金融风控模型等垂直领域专用架构67。

• 生成式模型（如GPT、DALL-E）：擅长内容创作与数据生成79；
• 判别式模型（如ResNet、ERT）：聚焦分类与预测任务8；
• 化学习模型（如AlphaGo）：通过环境交互优化策略5。

3. 按数据模态划分

• 硬件要求：极大型模型需RTX 3090及以上显卡（显存≥12G）10；
• 软件依赖：安装Python 3.8+、PyTorch 2.0及CUDA 11.79。

▷ 安装流程（以Hugging Face Transformers为例）

• 自然语言处理：使用GPT-3生成文，或调用ERT完成情感分析11；
• 图像生成：通过Stable Diffusion输入“赛博朋克风格城市”生成概念图9；
• 代码辅助：GitHub Colot基于Codex模型实现智能代码补全6。

▶ 操作步骤示例（以Stable Diffusion为例）

✧✧ AI模型分类全景解析：从理论到实践 ✧✧
——200字概要——
AI模型的分类体系是理解其技术逻辑与应用场景的心。本文基于参数规模、功能架构、数据模态等维度，系统梳理了当前主流AI模型的类别，涵盖自然语言处理、计算机视觉、多模态融合等方向。通过解析大模型与小模型的特征边界、生成式与判别式模型的能力差异，为提供技术选型参考。文章还结合Stable Diffusion等工具，详解模型下载、部署与调用的全流程操作指南，助力读者快速实现AI技术落地。

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