大模型对应的英文是Large Language Model（LLM），即大语 言模型，简称大模型。技术层面讲，大模型是一种基于深度学习技 术的机器学习模型。
为什么叫大模型呢？它是相对于小模型而言的。传统的机器学 习算法一般是解决某个特定领域的问题（例如文本分类），使用的 训练数据集规模较小，参数也比较少。而大模型一般是基于互联网 上的海量数据训练而成的，模型参数可达数十亿至数万亿。这些参 数就像大脑中的神经元连接，数量越多，模型能学习和掌握的细节 就越丰富，解决问题的能力也就越强。
训练大模型的过程，类似于一个不断学习和积累经验的过程。 它需要喂给模型海量的数据，比如文本文档、图像、语音记录等， 通过复杂的算法让模型自己找出数据中的规律和模式。这样一来， 当面临新的问题或数据时，大模型就能基于已学习到的知识做出高 质量的预测或生成相应的输出，比如精准回答问题、创作文字、识 别图像内容等。 大模型的威力在于，它不仅仅局限于某一特定任务，而是具有 一定的通用性，能够在多个领域展现出色的表现，比如自然语言处 理、图像识别、语音识别等。著名的例子如GPT系列，它们能够进 行智能对话、文本生成，甚至展现出一定的创造性思维。
大模型不仅能够处理不同类型的任务，而且支持多种数据格 式，例如文本、语音、图片、视频，这就是所谓的”多模态”。
当然，大模型的“大”也意味着它有“大胃口”，训练这样的模型需 要极强的计算能力和大量的时间，同时伴随高昂的成本。除了GPU 资源，训练一次大模型往往需要几周到几个月的时间。所以，除了 大公司以及不差钱的创业公司，普通人是很难自己训练一个大模型 的。
如果将这一轮ChatGPT引领的AI革命与移动互联网浪潮类比的 话，大模型的角色类似于iOS或Andriod系统。对于普通人来说，我们只需要使用大公司训练好的大模型即可。 基础大模型训练好（称为预训练）以后，针对特定领域的任 务，还需要进行微调，以便
模型达到最佳的性能。所谓微调，就是 将少量的经人工标注的高质量数据集喂给大模型，从而得到一个更 适合解决特定任务的精细化模型。
微调是一个二次训练的过程，它所需要的算力和成本远低于预 训练过程。但对于大多数个人开发者，门槛依然比较高。
目前国内外主要的大模型厂商及产品如下：
OpenAI：GPT系列, 最新的是GPT-4o，ChatGPT基于GPT-3.5
Anthropic：Claude
Google：Gemini
Meta：LLaMA
Microsoft：与OpenAI合作，也推出了自己的大模型，如Phi-3
百度：文心一言
阿里巴巴：通义千问
腾讯：混元大模型
字节：豆包
此外，还有一众创业公司，例如前段时间火了一把的月之暗面 Kimi。深度求索公司的DeepSeek。