大模型的基本概念及特点可总结如下：

一、基本概念

1. 定义

   大模型是基于深度学习的人工智能模型，以海量参数和复杂架构为特征，能够处理自然语言、图像、声音等多模态数据。狭义指大语言模型（LLM），广义包含多模态大模型。

2. 核心特征

   • 参数规模 ：传统模型参数量通常在数万至数亿，大模型参数量至少亿级以上，已发展到万亿级（如GPT-4估计1.8万亿）。

   • 架构基础 ：主要基于Transformer架构，通过预训练学习语言/视觉等任务特征。

二、核心特点

1. 规模定律（Scaling Law）

   模型性能与参数规模、数据量、计算资源呈幂律关系，即“参数越大，性能越强”。

2. 多模态与泛化能力

   • 支持多模态输入（如文本+图像），通过海量数据学习复杂模式。

   • 具备强泛化能力，可处理未见过的数据。

3. 涌现能力与智能表现

   大模型通过参数规模和数据驱动，展现出类似人类的归纳推理、语言生成等智能特征。

4. 计算与数据需求

   需大量GPU/TPU等硬件加速器，以及海量文本/图像数据进行训练。

三、应用领域

大模型广泛应用于自然语言处理（如ChatGPT）、计算机视觉、语音识别、推荐系统等，显著提升任务效率和决策优化能力。