摘要：
1 定义
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。
大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型是人工智能领域的一个重要分支和关键技术。
2 特点
规模和参数量大：大模型通过其庞大的规模（拥有从数亿到数千亿级别的参数数量）来捕获复杂的数据模式，使得它们能够理解和生成极其丰富的信息。
适应性和灵活性强：模型具有很强的适应性和灵活性，能够通过微调（fine-tune）或少样本学习高效地迁移到各种下游任务，有很强的跨域能力。
广泛数据集的预训练：大模型使用大量多样化的数据进行预训练，以学习广泛的知识表示，能够掌握语言、图像等数据的通用特征。
计算资源需求大：巨大的模型规模带来了高昂的计算和资源需求，包括但不限于数据存储、训练时间、能量消耗和硬件设施。
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