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人工智能畛域的 Foundation Model，通常指的是一类被宽泛应用的根底模型（或称基础架构模型），是在海量数据和计算资源的根底上训练进去的通用、通用性较强的深度学习模型。这些模型被广泛应用于自然语言解决、计算机视觉、语音辨认等畛域的各种工作。
Foundation Model 通常由大型科技公司、钻研机构或者开源社区开发，这些模型的目标是提供一种共享的基础架构，为更宽泛的利用和开发人员提供更好的机会和资源。这些模型的训练须要大量的数据和计算资源，因而只有一些大型机构或企业能力承当这样的工作。
在自然语言解决畛域，最驰名的 Foundation Model 是 OpenAI 公司开发的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型。GPT 模型采纳了预训练加微调的形式，通过大规模的语料库训练进去的模型，能够在多种 NLP 工作中表现出色，如文本分类、机器翻译、摘要生成等。
在计算机视觉畛域，Facebook 公司开发的 Detectron2 和谷歌公司开发的 EfficientNet 等模型也被宽泛应用，能够用于指标检测、图像分类、图像宰割等工作。
“Foundation Model”（根底模型）是指在人工智能畛域，尤其是自然语言解决（NLP）和计算机视觉（CV）等子畛域中，通过大量数据训练的弱小的预训练模型。这些根底模型被认为是构建各种具体 AI 利用的根底。它们通过学习海量的文本、图像或其余类型的数据，捕捉到个别的模式和常识，从而能够在多个工作和场景中体现出较强的泛化能力。
根底模型通常应用深度学习技术，比方 Transformer 架构，以及大量的计算资源进行训练。这些模型在训练时学习到了丰盛的常识示意和底层特色，能够通过微调（fine-tuning）的形式适应特定的工作或畛域。这意味着，一旦咱们有了一个弱小的根底模型，咱们能够在其根底上定制化地进行改良，以解决各种特定问题。
OpenAI 的 GPT-3（即第三代生成型预训练 Transformer）就是一个典型的根底模型。它在大量的文本数据上进行预训练，学会了语言模式、常识以及肯定的推理能力。通过微调，GPT- 3 能够适应各种 NLP 工作，如问答、文本生成、摘要、翻译等。相似地，计算机视觉畛域的根底模型（如 ViT、CLIP 等）通过在大量图像数据上训练，能够泛化到各种图像识别和生成工作。
总之，人工智能畛域的 Foundation Model 是一类通用的、可复用的深度学习模型，能够为各种工作提供基础架构和反对，使得更多的开发人员能够借助这些模型来疾速开发本人的应用程序。
