大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是人工智能领域中处理自然语言的核心技术，通过深度学习技术模拟人类语言处理能力。以下是关键要点：

1. 核心定义

   大语言模型是参数规模庞大、基于深度学习的语言处理模型，通过预训练海量文本数据学习语言规律，能够理解、生成自然语言，并执行翻译、问答、文本创作等任务。

2. 技术特点

   • 随机性与创造性 ：输出结果具有随机性，即使输入相同，每次生成的内容可能不同，更接近人类表达；

   • 多模态融合 ：部分模型（如MLLM）结合图像、视频等数据，实现跨模态交互。

3. 应用场景

   广泛应用于聊天机器人、内容生成、智能助手、机器翻译、文本摘要等，显著提升人机交互效率与质量。

4. 发展现状

   以GPT-3、T5等为代表，通过预训练+微调模式实现高效应用，已在语言理解、生成等任务取得突破性进展。

5. 本质目标

   模拟人类大脑的语言处理机制（如感知、推理、决策等），但当前仅实现浅层次模拟，输出质量仍受限于训练数据与算法。