<p class="ql-block">什么是大模型</p><p class="ql-block">大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术1。</p><p class="ql-block">大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。在自然语言处理、图像识别和语音识别等领域，大模型表现出高度准确和广泛的泛化能力2。</p><p class="ql-block">大模型可以解决很多NLP任务，不需要梯度回传，不需要特别的训练或者微调，只需要给大模型一个指令，或者给大模型几个例子，他就可以完成相应的任务，甚至在zero-shot的场景下，大模型也能很好的完成目标任务3。</p><p class="ql-block">总之，大模型是指拥有超过10亿个参数的深度神经网络，它们能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。同时，大模型的设计和训练也需要更多的计算资源和存储空间，以及更高的技术要求4。</p><p class="ql-block"><br></p>