人工智能大模型是 一种具有巨大参数量和复杂结构的机器学习模型 ，通常在海量数据上进行训练。这些模型之所以被称为“大”，是因为它们在规模（如参数数量）、训练数据量以及计算资源需求方面都有显著的增长。大模型代表了新的研究范式，即利用超级计算机和云端算力来构建极其复杂的神经网络架构，从而实现前所未有的智能化水平。

大模型的主要特点包括：

1. 参数规模庞大 ：大模型的参数数量通常在数千万甚至数亿个，这些参数在模型训练过程中用于捕捉输入数据的各种特征和模式。

2. 复杂结构 ：大模型通常由深度神经网络构建而成，拥有强大的表达能力和预测性能。

3. 海量数据训练 ：大模型需要利用大量的数据进行训练，以捕捉数据中的复杂特征和规律，从而实现更高级别的人工智能应用，如自然语言理解、图像识别等。

4. 计算资源需求高 ：训练大模型需要巨大的计算资源，包括高性能计算机（如GPU和TPU）、大量的存储空间和高速网络连接。

5. 应用领域广泛 ：大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现了强大的性能和能力。

大模型的发展推动了人工智能技术的突破和应用领域的拓展，成为人工智能发展的重要推动力之一。然而，大模型也面临着技术薄弱、人才稀缺、成本高昂等多重挑战，需要对相关技术研发和产业布局加以引导和支持。