1、神经网络：这是人工智能中广泛运用的打算方法，仿照人类大脑的神经元构造。神经网络通过大量的节点（神经元）和连接（突触）来进行信息处理和模式识别。
2、深度学习：深度学习是一种基于神经网络的方法，它利用多层神经元来构建更繁芜的模型。深度学习在图像识别、语音识别、自然措辞处理等领域取得了显著的成果。
3、 机器学习算法：除了神经网络，还有许多其他机器学习算法被用于人工智能，如支持向量机、决策树、随机森林等。这些算法可以用于分类、回归、聚类等任务。
4、 强化学习：强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略。它在游戏、机器人掌握等领域有广泛运用。
5、 并行打算：由于人工智能打算任务常日须要大量的打算资源，并行打算技能如 GPU 加速被广泛用于提高打算效率。
6、量子打算：虽然仍处于早期阶段，但量子打算在未来可能为人工智能供应更强大的打算能力。
这些打算方法相互结合和补充，以实现人工智能的各种运用。此外，随着技能的不断发展，新的打算方法和架构也在不断呈现，以进一步推动人工智能的进步。
须要把稳的是，不同的人工智能运用可能会根据详细问题和需求选择适宜的打算方法。
各种大模型常日会采取多种打算方法的组合，以下是一些常见的打算方法：
第一，神经网络架构：大模型普遍基于深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）用于序列数据处理，以及 Transformer 架构在自然措辞处理中广泛运用。
第二， 分布式打算：由于大模型的参数数量弘大，须要利用分布式打算技能将打算任务分配到多个打算节点上并行处理，以提高演习效率。
第三，优化算法：为了优化模型的演习过程，会利用各种优化算法，如随机梯度低落（SGD）及其变体，来调度模型参数。
第四， 并行打算硬件：如 GPU、TPU 等专用硬件加速器被广泛用于加速神经网络的打算。
第五，数据并行和模型并行：通过数据并行将数据分配到不同设备上进行打算，或通过模型并行将模型拆分到多个设备上，以充分利用打算资源。
第六，自动微分：自动微分技能用于打算模型参数的梯度，以便进行反向传播优化。
第七，量化和压缩：为了减少模型的存储和打算需求，会采取量化和压缩技能来降落模型的精度和尺寸。
第八，强化学习：在某些大模型中，如强化学习智能体，还会结合强化学习算法来优化决策过程。
须要提醒的是，详细采取的打算方法会根据模型的类型、任务哀求和可用的打算资源而有所不同。研究职员们不断探索和创新新的打算方法，以提高大模型的性能、效率和可扩展性。此外，随着技能的发展，未来可能还会涌现新的打算方法和技能来更好地支持大模型的演习和运用。