​​大模型是具备海量参数、基于深度学习架构并通过海量数据训练的人工智能模型，具有强大通用性与多任务处理能力，其核心技术包括Transformer架构、自监督学习预训练等。​​

大模型指由人工神经网络构建的、参数规模庞大的智能模型，通常参数量达到百亿甚至上万亿，远超传统AI模型。其核心特征体现在三个“大”——​​参数量大​​（如GPT-3拥有1750亿参数）、​​训练数据量大​​（依赖海量多样化数据）、​​计算资源大​​（需GPU或TPU集群支持）。这类模型通过自监督或半监督学习在海量数据上预训练，再通过指令微调优化性能，从而具备解决通用任务、理解人类指令及复杂推理能力。

​​技术基础​​上，大模型的底层架构以Transformer为主，其自注意力机制大幅提升了并行计算效率与长序列建模能力，成为大模型发展的关键支撑。训练过程则依赖自监督学习，通过大规模数据让模型“自我学习”，例如预测文本中的下一个词，从而掌握语言规律。

​​应用场景​​上，大模型已从单一语言处理扩展至多模态领域（如视觉、语音），涵盖搜索引擎优化、智能客服、内容生成（AIGC）及基础科学研究。例如，工业设计中可通过大模型辅助自动化建模，降低人力成本；企业数字化中，超过63%的企业将其用于降本增效及流程优化。

总结而言，大模型是人工智能从专用走向通用的重要里程碑，其技术融合与能力突破持续推动产业智能化升级，未来可能在更复杂领域（如机器人、自动化系统）发挥核心作用。