大模型的特点可归纳为以下五个核心方面，涵盖技术特性、能力表现及应用影响：

1. 参数规模庞大

   大模型通常包含数十亿至数万亿参数，通过深度神经网络（如Transformer架构）捕捉复杂模式，显著提升表达能力和泛化性能。

2. 数据驱动与上下文学习

   依赖大规模文本数据训练，学习语言统计规律和语义信息，支持上下文推理和指令遵循，例如生成实例或解决新任务时无需额外训练。

3. 涌现能力与智能表现

   规模扩大后，模型性能显著提升，展现出未明确编程的复杂能力（如自然语言生成、图像识别），接近人类思维过程。

4. 通用性强与任务适配

   能处理文本生成、问答、翻译等自然语言任务，或图像识别、语音处理等复杂问题，通过微调技术快速适应新领域。

5. 资源消耗与伦理挑战

   需高性能计算资源（如GPU/TPU）和海量存储，训练成本高昂（如GPT-3耗资1.2亿美元）；同时存在数据黑箱、知识产权争议及环境影响等伦理问题。