大模型通常指参数量超过1亿（100M）的深度学习模型，其核心特征是通过海量参数学习复杂数据模式，典型代表如GPT-3（1750亿参数）。以下是关键要点：

1. 参数量的定义与作用
   参数是模型内部可学习的变量（如权重和偏置），决定模型对数据的拟合能力。例如，线性模型中的斜率w和截距b即为参数，而大模型的参数规模可达万亿级，能捕捉更细微的特征和关联。

2. 1亿参数的阈值意义
   当参数量突破1亿后，模型开始展现“涌现能力”（如逻辑推理、多任务泛化），这是传统小模型无法实现的。参数量与计算资源、训练成本呈指数级增长，需权衡性能与实用性。

3. 应用场景的选择建议
   企业应根据实际需求选择模型规模：资源有限时可采用中等参数模型（如10亿级），而复杂任务（如自然语言生成）需千亿级参数支持，但需配套高性能算力。

大模型的发展持续突破参数上限，但核心仍在于如何高效利用参数解决实际问题，而非盲目追求规模。