‌大模型技术是指基于海量数据和庞大参数规模构建的深度学习模型，能够处理复杂任务并具备通用智能特征。其核心亮点包括：参数规模超百亿级、多任务泛化能力强、依赖大规模算力支撑，以及通过预训练+微调实现高效应用。‌

1. ‌参数规模定义技术边界‌
   大模型通常包含百亿至万亿级参数，参数数量直接决定模型对数据规律的学习深度。例如GPT-3拥有1750亿参数，使其能捕捉语言中的长距离依赖关系，而传统模型参数规模往往局限在千万量级。

2. ‌预训练架构突破任务局限‌
   采用Transformer等架构进行无监督预训练，使模型从原始数据中自动提取通用特征。这种模式打破了传统AI"一任务一模型"的限制，像BERT通过预训练即可支持文本分类、问答等十余种下游任务。

3. ‌算力需求推动技术革新‌
   训练大模型需数千张GPU/TPU并行运算数周，催生了分布式训练、混合精度计算等技术。例如AlphaFold2利用128块TPUv3芯片，在两周内完成蛋白质结构预测模型的训练。

4. ‌应用范式重构产业逻辑‌
   "预训练+领域微调"成为新标准流程，企业可基于开源大模型快速开发应用。医疗领域已出现通过微调CLIP模型实现医学影像分析的案例，开发周期缩短80%以上。

随着模型规模持续扩大，大模型技术正在向多模态融合、能耗优化方向发展，其"基础模型+生态应用"的模式将重塑人工智能产业格局。需注意实际应用中仍需平衡算力成本与效益比。