一、大模型是什么？
大模型（Large Model），全称“大规模预训练模型”，是一种参数规模庞大、训练数据海量的深度学习模型。它通常包含数十亿甚至数千亿个参数，例如的GPT-3拥有1750亿参数，而华为盘古大模型参数规模更是达到千亿级别。这些模型通过训练互联网上的海量文本、图像、音频等多模态数据，学习复杂的模式和特征，从而具备强大的泛化能力和多任务处理能力。
大模型的核心特点可概括为：
参数量庞大：传统模型参数通常在百万级，而大模型可达百亿以上，如GPT-3的1750亿参数。预训练+微调：先在通用数据上预训练，再针对特定任务微调，灵活适应不同场景。涌现能力：当参数规模突破临界点，模型会突然展现出小模型不具备的复杂推理和跨领域理解能力。二、大模型与传统小模型的区别
大模型和小模型并非简单的“大小”之分，而是能力与应用场景的全面差异：
性能与泛化能力资源需求数据依赖性应用场景三、大模型的优势与挑战
优势：
挑战：
四、未来趋势：大小模型协同
大模型虽强，但并非万能。未来趋势是“大模型+小模型”协同：
五、结语
大模型是AI技术的一次质变，它不仅是算法的进步，更是算力、数据与工程能力的综合体现。尽管面临成本与伦理挑战，但其在医疗、教育、艺术等领域的潜力已不可忽视。未来，随着技术迭代，“大小结合”的AI生态将重塑千行百业。
引用来源：
到底什么是大模型？大模型与小模型之间有什么区别
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什么是大模型，大模型的发展及用途
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将小型模型用于改进大型模型：降低成本和提升性能
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/AIGC 八问八答
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深入浅出大模型
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大模型的定义
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