大语言模型(LLM)的核心特征可概括为：基于海量数据训练的超大规模参数架构、多任务泛化能力、上下文理解与生成能力，以及涌现的智能行为。这些特征使其成为自然语言处理领域的革命性技术，广泛应用于文本生成、翻译、对话系统等领域。
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超大规模参数架构
LLM通常包含数百亿至数万亿参数，通过Transformer等深度学习架构构建。这种规模使其能捕捉语言的复杂模式，例如GPT-3拥有1750亿参数，而PaLM达到5400亿参数。参数量的增长直接关联模型性能，如数学推理和少样本学习能力的显著提升。 -
预训练与微调范式
模型先在无标注文本（如互联网公开数据）上进行自监督预训练，学习通用语言表示；再通过少量标注数据微调适配具体任务。这种范式降低了特定任务的数据需求，同时支持跨领域迁移，例如医疗问答或法律文本分析。 -
上下文感知与生成能力
LLM能理解长距离依赖关系，生成连贯的上下文相关文本。例如，ChatGPT可基于对话历史调整回复风格，而GPT-4能处理长达数万token的输入，保持逻辑一致性。这种能力依赖Transformer的自注意力机制，动态关联文本中的关键信息。 -
涌现能力与多模态扩展
当模型规模超过临界点（如百亿参数），会涌现出小型模型不具备的能力，如零样本学习、思维链推理（分步解决数学题）。部分LLM已扩展至多模态（如文本+图像），如DALL·E生成图像描述，进一步拓宽应用场景。 -
多语言与领域适应性
训练数据涵盖多种语言，使LLM支持跨语言翻译或混合语言生成。通过领域适配（如医学文献微调），模型可输出专业内容，如诊断建议或科研论文摘要。
理解LLM的特征有助于合理应用其潜力，但需注意数据偏见、幻觉生成等风险。未来，模型优化将更聚焦效率提升与可控性增强。