大型语言模型
大模型，又称大型语言模型（Large Language Models, LLMs），是指那些 拥有大量参数的深度学习模型 。这些模型一般由多层神经网络构成，参数数量可以达到数千万甚至数千亿不等，并且是在大规模数据集上进行训练的。大模型的“大”主要体现在以下几个方面：
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模型参数大 ：例如，GPT-3拥有1750亿参数，而最近的一些大模型甚至拥有上万亿的参数。
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数据规模大 ：大模型是基于海量数据训练出来的，包括书籍、文本、网页、音频等数据物料，所需数据量巨大。
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算力需求大 ：大模型在学习过程中需要大量的算力，通常需要使用GPU集群进行训练，这也导致了全球范围内的“算力荒”。
大模型的核心在于其庞大的参数规模，这使得它们能够从输入数据中学习并生成有用的输出，具有非常强大的表示能力和泛化能力。它们可以应用于各种任务，如语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。
大模型的一个典型例子是GPT系列模型，这些模型通过预训练技术，可以生成文章、回答问题、进行翻译等自然语言处理任务。此外，大模型还可以根据处理的数据类型和应用领域进行分类，例如视觉大模型（CV）和多模态大模型等。
总的来说，大模型是人工智能领域中一种重要的模型，其庞大的参数规模和数据需求使得它们在处理复杂任务时表现出色，并且正在成为人工智能技术的明星。
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