大模型是基于神经网络构建、通过海量数据训练、具有强泛化能力的深度学习模型，其关键技术包括Transformer架构、自监督学习及强大的算力支持，典型应用覆盖多模态、科学研究、工业场景等领域，如GPT-3参数规模达1750亿，医疗“神农”大模型辅助医生诊断，华为云天筹求解器优化工业方案。
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核心定义与特征
大模型是基于深度学习架构的智能系统，通过处理PB级数据和数亿至万亿参数的神经网络，以自监督学习为核心训练范式，实现跨任务的高效泛化。其关键特征体现在“三大规模”：训练数据体量庞大（如GPT-3使用45TB文本清洗后的570GB数据）、神经网络结构复杂（融合多编码器-解码器层级）、算力需求极高（数千块GPU协同工作数周）。 -
关键技术支撑
Transformer架构突破传统序列模型的并行计算限制，自注意力机制高效捕捉长距离依赖关系，为大规模参数提供底层支撑；自监督学习通过预训练阶段让模型以数据自身为“教师”，大幅降低标注成本，增强对通用知识的吸收能力；分布式计算集群和异构硬件协同加速训练，解决超大规模模型的算力瓶颈。 -
典型应用场景与案例
在多模态领域，视觉大模型（如Vision Transformer）与语言模型结合实现图文生成，而多模态融合模型（如CLIP）打通图像-文本跨模态理解；学术界涌现出AlphaFold破解蛋白质折叠难题，基础科学大模型加速材料设计与药物研发；工业场景中，华为云天筹求解器助力拓斯达将机械臂零件设计效率提升30%，教育领域智能学情分析系统精准定位学习短板。 -
社会价值与未来趋势
大模型通过标准化任务框架减少开发成本，企业应用可使研发效率倍增，据调研超60%企业将其视为降本增效的核心工具。当前技术正从单一语言处理向多模态交互、垂直领域专用模型分化，医疗影像分析、芯片设计等细分赛道的大模型覆盖率预期在未来三年内突破80%，彻底重塑各行业智能化进程。