​​大模型一般是指参数规模达到数十亿、百亿甚至千亿级别的深度神经网络模型，具有强大泛化能力与复杂任务处理能力，但对计算资源需求较高。​​

大模型的核心特征体现在参数规模、训练方式和应用潜力上。这类模型通常在百亿至千亿参数范围内，通过自监督学习在海量数据中捕捉复杂模式，从而实现跨领域通用能力。例如，GPT-3拥有1750亿参数，能生成连贯文本并处理多语言翻译任务，展现了远超传统模型的表现力。

大模型依赖规模效应与多样化数据支撑其性能。其训练数据覆盖互联网文本、图像库、科学文献等，体量通常以TB计，这使其能学习多领域知识并灵活迁移。参数规模与数据规模共同作用，使大模型在小样本甚至零样本场景中表现出色，例如医疗诊断辅助或金融风险预测，均依托其强大的迁移学习能力实现高效推理。

大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域表现突出，尤其在跨模态任务中实现突破。多模态模型如CLIP能同时关联文本与图像信息，完成图文生成等任务，而视觉大模型如ViT则革新了图像识别技术。此类能力源于其分层注意力机制与可扩展架构设计，使得大模型在创意生成、自动驾驶等场景中成为关键技术支撑。

高参数量与算力消耗形成正比关系，大模型需要TPU/GPU集群支持训练，推理阶段也依赖高性能设备。开发者通过模型压缩、量化等技术平衡效率与成本，同时探索轻量化替代方案，如LLaMA-2 7B等更小参数的版本，使资源受限场景也能利用大模型技术。

尽管面临资源与部署挑战，大模型因其通用性与智能涌现能力正重塑AI应用边界。未来技术迭代或将优化计算成本，结合领域专用模型形成混合架构，进一步拓展大模型在产业落地的深度与广度。企业及开发者需理性评估场景需求，选择匹配的大模型方案以实现效益最大化。