本文解释了各种类型的 AI 模型，区分了大型语言模型 (LLM) 的密集模型和专家混合 (MoE) 模型。文章详细介绍了 Transformer 架构，该架构因其自注意力机制而成为现代 LLM 的基础。文章还涵盖了较旧的技术，如用于图像处理的 RNN/LSTM、卷积神经网络 (CNN)，以及用于生成图像和其他媒体的扩散模型。最后，文章介绍了多模态模型，这类模型可以处理文本和图像等多种类型的数据。 AI
影响 为更广泛的受众阐明了基础 AI 概念，有助于理解当前的 AI 技术。
排序理由 本文提供了对不同 AI 模型架构和概念的解释性概述，而不是报道新版本或重大的行业事件。
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