人工智能大模型通常由以下几部分构成：

1. 庞大的数据集 ：大模型的训练需要大量的数据，这些数据可以是文本、图像、视频或其他类型的数据。

2. 复杂的算法 ：大模型使用复杂的深度学习算法，如卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、注意力机制模型、Transformer模型等。

3. 多层神经网络 ：这些模型通常包含多层神经网络，每一层都能从输入数据中提取更高级的特征。

4. 参数 ：大模型拥有数以百万计甚至数十亿计的参数，这些参数在训练过程中不断调整，以优化模型的性能。

5. 计算资源 ：训练和运行大模型需要大量的计算资源，包括高性能的GPU或TPU集群、大量的内存和存储空间。

6. 优化技术 ：为了提高模型的性能和效率，研究者会使用各种优化技术，如正则化、批处理、学习率调度等。

7. 应用领域 ：大模型可以应用于多个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、强化学习、科学计算等。

8. 模型架构 ：根据不同的应用需求和数据特性，大模型可以采用不同的架构，如CNN、RNN、Transformer、GNN等。

9. 开放性与可访问性 ：大模型可以是开源的，任何人都可以访问和使用，也可以是闭源的，由特定公司或组织开发。

10. 部署环境 ：大模型可以部署在云端或边缘设备上，根据需求选择合适的部署方式。

这些组成部分共同构成了人工智能大模型的基础，使其能够在各种任务上表现出色，并不断通过学习和自我调整来优化其性能。