大模型的英文缩写是LLM（Large Language Model），指基于海量数据训练、能处理复杂自然语言任务的人工智能模型。其核心特点包括参数规模大、通用性强、依赖深度学习框架（如Transformer），并广泛应用于文本生成、翻译、对话系统等领域。

1. LLM的基本定义
   LLM全称为Large Language Model，即“大语言模型”，特指参数规模达到数十亿甚至万亿级别的深度学习模型。这类模型通过吸收互联网规模的文本数据，学习语言规律，实现上下文理解、逻辑推理等高级功能。

2. 关键技术支撑

   • Transformer架构：LLM的核心基础，通过自注意力机制并行处理长文本序列。
   • 大规模预训练：利用无监督学习从海量数据中提取通用语言表征。
   • 微调适配：通过特定领域数据优化模型，适应具体任务（如客服问答）。

3. 典型应用场景
   LLM已渗透多个领域，例如自动生成高质量文章、多语言实时翻译、智能编程辅助（如代码补全）。其泛化能力也推动了教育、医疗等行业的效率革新。

随着技术迭代，LLM正从纯文本向多模态扩展，但需注意数据偏见、能耗过高等挑战。未来，更高效的训练方法和垂直场景优化将是关键发展方向。