人工智能的大模型这么多，选择的标准是什么？目前国内主流的AI大模型有哪些，他们的各自的特点和擅长领域是什么？

人工智能技术的，主要是基于什么进行训练的

人工智能技术主要基于大量的数据进行训练。这些数据的类型多种多样，包括但不限于以下几种：

1. 文本数据：如书籍、文章、网页、社交媒体帖子等。
2. 图像数据：包括照片、图画、医学影像、卫星图像等。
3. 音频数据：例如语音、音乐、环境声音等。
4. 视频数据：由一系列连续的图像帧组成，带有相关的音频信息。
5. 结构化数据：如表格形式的数据，包含明确的行列结构和关系。

这些数据通常需要经过预处理和标注，以便模型能够学习到有意义的模式和特征。例如，在图像识别任务中，需要对图像中的对象进行标注；在自然语言处理任务中，需要对文本的含义、类别等进行标注。

此外，还会使用一些技术和算法来优化训练过程，提高模型的性能和泛化能力。同时，强大的计算资源，如 GPU 集群，也是支持大规模数据训练的重要条件。

人工智能大模型的选择标准主要包括以下几个方面：

• 性能：包括模型的准确性、效率、灵活性等。
• 数据质量：高质量的数据集是训练大模型的前提，它涵盖了从数据采集到标注和质量控制的全过程。
• 算法和模型的优化：需要不断的实验和调整，以确保模型在各种任务中都能表现出色。
• 算力资源：强大的计算资源，尤其是高性能计算资源，对于大模型的训练至关重要，如 GPU 和 TPU 等硬件支持。
• 应用场景：根据具体的应用场景需求，选择适合的大模型。

目前，中国国内主流的 AI 大模型包括：

• 百度文心一言：百度深耕搜索引擎多年，积累了海量数据，这为文心一言提供了强大的知识库。文心一言擅长理解和运用中文，在文学创作、商业文案创作等方面表现出色。
• 字节跳动云雀大模型：经过一年时间的迭代和市场验证，豆包大模型正成为国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型之一，目前日均处理1200亿 Tokens 文本，生成3000万张图片。字节跳动基于豆包大模型打造了 AI 对话助手“豆包”、AI 应用开发平台“扣子”、互动娱乐应用“猫箱”，以及星绘、即梦等 AI 创作工具，并把大模型接入抖音、番茄小说、飞书、巨量引擎等50余个业务，用以提升效率和优化产品体验。
• 阿里巴巴通义千问：通义千问最新开源的1100亿参数模型在多个基准测评收获最佳成绩，超越 Meta 的 Llama-3-70B，成为开源领域最强大模型。同时，通义大模型品牌升级，“通义千问 APP”更名为“通义 APP”，集成通义大模型全栈能力，免费为所有用户提供服务。通义 APP 以性能媲美 GPT-4 Turbo 的基模为底座，并把通义实验室前沿的文生图、智能编码、文档解析、音视频理解、视觉生成等能力“All in one”，成为每个人的全能 AI 助手。
• 科大讯飞讯飞星火认知大模型：在中文领域对话能力、数学能力已超过 ChatGPT。这是国内继百度、阿里、商汤、昆仑万维之后，第五家正式发布大语言模型的公司。与已有的国产大模型相比，星火认知大模型的一大特点是能在语音与文字之间进行转换——既可以直接通过语音输入问题，也能将模型输出的答案实时转变为语音，并通过持续对话调整语音的风格（比如温柔的女声等等）。

文心一言和通义千问有以下一些区别：

1. 内容生成模态：通义千问目前只支持文字（包括自然语言及代码）的输入和输出，而文心一言除文字外，还支持图像输出。
2. 多轮对话能力：在一些测试中，通义千问对上下文的关联捕捉相对更准确，而文心一言的回答可能仅就当前一轮提问而忽略上文场景。
3. 数理推算能力：百度强调文心一言在基础的数理推算方面更胜一筹，而通义千问在这一层面的表现相对不佳。例如，在调整参数后，文心一言推算准确。
4. 中文理解能力：面对可能引起混淆的名词时，通义千问具有更好的知识储备和准确理解能力，而文心一言可能会捕捉到混淆的信息。
5. 电商文案生成能力：两者都能生成电商文案，但阿里通义千问的推介维度更多、归纳要点更清晰，不过二者都存在一些基础错误。
6. 特定功能：通义千问具有写提纲、SWOT 分析、商品描述生成、会“放飞”的菜谱、小学生作文、然后呢、彩虹屁专家、写情书、为你写诗等功能；文心一言则强调具有文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解、多模态生成等能力。

当然，它们的具体表现可能会因问题的不同而有所差异，而且模型也在不断进化和改进。在实际应用中，可以根据具体需求和使用场景来选择适合的工具。

以上区别是基于一些测评和对比得出的，实际使用时的感受可能因个人需求和使用习惯而有所不同。如果你对这两个模型有具体的使用需求，可以亲自试用并比较它们在相关任务上的表现。