AI大模型淘金時代，淘金的鏟子和勺子包括但不限於以下技術和工具：

1. 高效能計算技術：如GPU和TPU等加速器，以及分散式計算和雲計算等技術，能夠快速處理大規模的資料和模型。

2. 大資料技術：如資料探勘、資料清洗、資料儲存和管理等技術，能夠幫助研究人員獲取、整理和分析海量資料。

3. 深度學習框架：如TensorFlow、PyTorch、Keras等框架，能夠提供各種預訓練模型和強大的模型最佳化和調整功能。

4. 自然語言處理技術：如自動問答、機器翻譯、語言模型等技術，能夠幫助研究人員處理文字資料和語言模型。

5. 影象處理技術：如影象識別、目標檢測、人臉識別等技術，能夠幫助研究人員處理影象資料和視覺模型。

6. 強化學習技術：如Q-learning、Deep Reinforcement Learning等技術，能夠幫助研究人員訓練和最佳化複雜的決策模型。

7. 雲端服務：如AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等雲服務，能夠提供強大的計算和儲存資源，以及自動化的模型訓練和調優功能。

8. 多模態融合技術：如音影片、文字影象等多種資料模態融合技術，能夠提高模型的準確性和魯棒性。

9. 模型壓縮和最佳化技術：如剪枝、量化、蒸餾等技術，能夠減小模型的大小和計算量，提高模型的效率和速度。

10. 領域知識和經驗：如醫療、金融、自動駕駛等領域的專業知識和經驗，能夠幫助研究人員設計更加有效的模型和演算法。

AI大模型淘金時代,主要的"鏟子"和"勺子"是:

1. 大規模資料:AI模型需要海量的資料來訓練和最佳化,大資料是AI淘金的基礎"鏟子"。谷歌、Facebook、百度等公司擁有的超大規模使用者資料就是AI模型淘金的重要工具。

2. 強大的計算資源:訓練大型AI模型需要強大的GPU叢集和雲計算資源,這是AI淘金必不可少的"鏟子"。例如,OpenAI花費了巨資使用雲計算訓練GPT-4模型。

3. 先進的模型結構:更加複雜和精緻的神經網路結構可以發掘資料中的更深層洞見,這是AI淘金的重要"鏟子"。如BERT、GPT-4等大模型採用了超大規模的Transformer結構。

4. 工程化實踐:有效的資料準備、特徵工程、超引數調優等AI工程實踐是把資料變成Insight的重要"鏟子"。需要複雜的頁岩和砂礫分離技術將資料淘金成見解。

5. 人工智慧技術:深度學習、遷移學習、強化學習等各種AI技術為模型提供更強的學習和理解能力,是AI淘金的核心"勺子"。這些技術可以發現數據中的價值資訊和規律,實現Knowledge Graph等高階應用。

6. 應用場景挖掘:發現AI模型的新應用場景和可能性,挖掘不同領域中AI的應用潛力,這也是AI淘金的重要"勺子"。新場景的應用可以進一步推動AI技術創新。

綜上,資料、算力、模型、實踐與技術等要素共同構成了AI大模型淘金時代的"鏟子"和"勺子"。只有系統運用這些工具,才能在複雜多變的資料頁岩中發掘出極具價值的"金礦"—有用的知識和智慧。

隨著人工智慧技術的不斷髮展，大模型淘金時代已經到來。在這個時代，鏟子和勺子代表的是資料收集和處理工具。AI大模型的訓練需要大量的資料，並且這些資料應該越多越好，而且還要求資料要有一定的質量。所以，在這個時代，鏟子和勺子是指資料來源和資料預處理的工具。

資料預處理可以幫助淘金者更好地應用資料來訓練模型。資料預處理通常包括資料清洗、分析、預處理和轉換等過程。這些過程可以將資料轉換為合適的格式，以最大化模型的效果。

鏟子和勺子雖然只是AI模型淘金的工具，但它們卻非常重要，因為它們直接影響著模型的質量和準確性。因此，在大模型淘金時代，我們需要不斷地探索更加高效和精確的資料收集和處理工具，以便更好地應用AI技術。