大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是一种基于深度学习技术的自然语言处理通用模型。它们通过学习大规模文本数据的模式和规律，实现对自然语言的理解和生成。大语言模型具有以下特点：

1. 大规模参数 ：大语言模型拥有数十亿甚至更多的参数，这使得它们能够学习丰富的语言特征和模式。

2. 深度学习架构 ：这些模型通常采用变换器（Transformer）架构，通过分析海量文本数据，学习语言的复杂结构和细微差别。

3. 广泛应用 ：大语言模型在自然语言处理（NLP）领域中扮演着重要角色，广泛应用于文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统等多种任务。

4. 预训练与微调 ：大语言模型通常采用预训练加微调的形式，通过在大量无标注文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以提高模型在特定任务上的表现。

大语言模型通过学习大量文本数据，掌握了语言的精髓，能够生成连贯、有意义的文本，并在多种自然语言处理任务中表现出色。