这些术语通常用于 AI 和深度学习 领域，特别是在 语言和视觉模型 中。让我们来逐一解析：

1. 大语言模型 (LLM)

大语言模型 (LLM) 是一种深度学习模型，它通过海量文本数据进行训练，以 理解、生成和处理人类语言。

示例：

DeepSeek、Qwen（通义千问）

关键特点：

在数十亿文本数据点上进行训练

使用 Transformer

执行 文本生成、翻译、摘要和问答 等任务

应用场景：

✅ 聊天机器人和虚拟助手

✅ 内容生成（例如博客写作、代码生成）

✅ 情感分析和自然语言处理任务

2. 视觉 - 语言模型 (VLM，Vision-Language Model)

视觉 - 语言模型 (VLM) 可以同时处理 图像和文本，以理解多模态关系。它将 计算机视觉 (CV) 与自然语言处理 (NLP) 结合起来，用于解读和生成与图像相关的文本。

示例：

✅ CLIP (OpenAI) — 将文本和图像联系起来用于分类

关键特点：

在 图像 - 文本对 上进行训练

学习文本如何 描述 视觉元素

用于 图像描述、视觉问答 (VQA) 和文本到图像检索

应用场景：

✅ 图像描述

✅ 视觉搜索

✅ 多模态聊天机器人

3. 视觉 - 语言 - 行动模型 (VLA，Vision-Language-Action Model)

视觉 - 语言 - 行动模型 (VLA) 接收 多模态输入（视觉 + 文本）并产生行动。这些模型可以 理解图像、处理语言，并在机器人技术或 AI 助手中执行现实世界的行动。

示例：

✅ PaLM-E (Google) — 用于机器人技术和多模态理解

✅ RT-2 (Google DeepMind) — 用于机器人技术的视觉 - 语言 - 行动模型

关键特点：

在 视觉、语言和行动数据集 上进行训练

可以 解读图像 + 命令 并采取物理行动

用于 机器人技术、AI 智能体、自主系统

应用场景：

✅ AI 驱动的机器人（例如根据命令抓取物体）

✅ 自动驾驶汽车（处理视觉和语音指令）

✅ 智能助手（例如基于视觉上下文采取行动的 AI 智能体）