1、 定义
大语言模型（Large Language Model）是指在人工智能的深度学习领域中，参数规模极大的模型。这些模型依赖于神经网络架构，通常包含数亿到数千亿个参数，用于处理和分析复杂的数据。
2、解决什么问题？具备什么特征
与过去人工智能领域通常应用的参数量较小的模型相比，大模型在应用方面最大的区别是偏向于全能化、通用化，而小模型一般偏向于解决某一垂直领域中的某个具体问题。
相对的，大模型通常具有更多的参数，能够学习更复杂的特征和模式，同时大模型的训练数据集也会更大，架构更为复杂，训练起来也需要更高的计算资源。
3、核心优势
1）强大的语言理解能力
2）语言生成能力
3）跨领域的知识整合与应用能力
4）多模态能力
5）多语言处理能力
4、发展历程
2017 年6 月，Google 发布论文《Attention Is All You Need》，提出Transformer 模型；相对于传统的循环神经网络（RNN）模型，在处理长文本序列时，Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention)可以更好地处理上下文信息和序列之间的依赖关系。
自此之后，基于Transformer 架构的深度学习模型得到了长足的发展，在2022 年底，OpenAI 推出了其革命性产品ChatGPT，其参数量达到了1750 亿，用户体验相较此前产品有了显著飞跃，该产品的发布也被视为大模型时代的里程碑事件。
#大模型#人工智能 #一级市场
大语言模型（Large Language Model）是指在人工智能的深度学习领域中，参数规模极大的模型。这些模型依赖于神经网络架构，通常包含数亿到数千亿个参数，用于处理和分析复杂的数据。
2、解决什么问题？具备什么特征
与过去人工智能领域通常应用的参数量较小的模型相比，大模型在应用方面最大的区别是偏向于全能化、通用化，而小模型一般偏向于解决某一垂直领域中的某个具体问题。
相对的，大模型通常具有更多的参数，能够学习更复杂的特征和模式，同时大模型的训练数据集也会更大，架构更为复杂，训练起来也需要更高的计算资源。
3、核心优势
1）强大的语言理解能力
2）语言生成能力
3）跨领域的知识整合与应用能力
4）多模态能力
5）多语言处理能力
4、发展历程
2017 年6 月，Google 发布论文《Attention Is All You Need》，提出Transformer 模型；相对于传统的循环神经网络（RNN）模型，在处理长文本序列时，Transformer 模型的自注意力机制（Self-Attention)可以更好地处理上下文信息和序列之间的依赖关系。
自此之后，基于Transformer 架构的深度学习模型得到了长足的发展，在2022 年底，OpenAI 推出了其革命性产品ChatGPT，其参数量达到了1750 亿，用户体验相较此前产品有了显著飞跃，该产品的发布也被视为大模型时代的里程碑事件。
#大模型#人工智能 #一级市场
