​​大模型是人工智能领域基于海量数据和超大规模参数训练的深度学习模型，核心能力包括通用任务处理、复杂推理和跨模态生成，主要分为语言、视觉、多模态和科学四大类​​。其​​参数量可达万亿级​​，通过预训练和微调实现“举一反三”的泛化能力，已广泛应用于搜索、医疗、金融等领域。

1. ​​语言大模型​​
   以Transformer架构为核心，擅长文本生成与理解，如GPT系列、文心一言。它们通过自监督学习掌握语法和语义规则，能完成写作、翻译、代码生成等任务，特点是​​长上下文捕捉​​和​​指令跟随​​能力突出。

2. ​​视觉大模型​​
   处理图像和视频数据，如ViT、盘古CV。早期依赖CNN，现转向自注意力机制，实现图像分类、生成等高精度任务。​​零样本学习​​是其亮点，无需微调即可识别新类别。

3. ​​多模态大模型​​
   突破单一模态限制，如DALL·E、GPT-4o，可同步解析文本、图像和音频。​​跨模态对齐技术​​让模型生成“图文匹配”的内容，推动AIGC创作革新。

4. ​​基础科学大模型​​
   专注生物、化学等科研领域，如AlphaFold。通过模拟分子结构或气象变化，​​加速实验周期​​，在药物研发中节省数年时间。

​​提示​​：选择大模型需权衡任务需求与资源成本——轻量级任务可用开源模型（如LLaMA），复杂场景建议调用API（如Claude 3）。未来趋势将更注重垂直领域优化与能耗控制。