機器學習模型
大模型是指具有大規模參數和複雜計算結構的機器學習模型。通常由深度神經網路構建而成，擁有數十億甚至數千億個參數。
大模型的設計目的是為了提高模型的表達能力和預測性，能夠處理更加複雜的任務和數據，其巨大的數據和參數規模實現了智慧型的湧現，展現出類似人類的智慧型。大模型通常能夠學習到更細微的模式和規律，具有更強的泛化能力和表達能力，可以對未見過的數據作出準確的預測。
在深度學習領域，大模型通常指的是具有數百萬到數十億參數的神經網路模型，如GPT-3、GPT-4等。這些模型需要大量的計算資源和存儲空間來訓練和存儲，往往需要進行分散式計算和特殊的硬體加速技術。
此外，大模型也是大規模語言模型（Large Language Model）的簡稱，語言模型被訓練成理解和生成人類語言，「大」在其中的意思是指模型的參數量非常大。但大模型並不僅限於語言模型，還廣泛套用於計算機視覺等領域。
總的來說，大模型沒有一個官方的統一定義，它通常是一個相對的概念，其大小會根據時間、技術和領域的發展而變化，但通常可以根據模型的參數數量、計算資源需求和任務性能來判斷一個模型是否被稱為「大模型」。