什么是大模型？AI大模型有什么特点？

在搜索AI相关的话题时，相信有不少人都看到过提及“AI大模型”的内容。究竟什么是AI大模型？它与其他AI模型又有怎样的不同？下面就让我们一同来了解一下AI大模型。

所谓AI大模型，是指内容参数量巨大，训练数据居多的机器学习模型，它的全称翻译过来为人工智能大规模模型。它相较于其他模型不仅体量更大，其算力与迁移能力也表现的更为出色。一般情况下，具有以下这些特征的，会被认作是大模型：

参数量大：大模型通常在设置参数的数量上高达千亿，它们的存在，通常是帮助模型在细节内容上进行微调，提升某一方面的权重。如此一来，便能尽可能地提升内容的准确性。

数据量大：大模型的训练内容多且复杂，有用于学习的标注数据，也有用于训练的未标记数据。只有通过更大体量数据的训练，才能有效提升人工智能的智能程度。

结构复杂：构成大模型的内部网络十分复杂，并且是在有意模仿人类神经结构排列，让人工智能的输出逻辑更加符合人类的思想，提升其知识迁移的能力。

预训练与微调：大模型的训练阶段较一般模型更多，分为预训练与微调两个阶段。前者是对无标签数据的学习，后者则是对学习内容的巩固，确保其训练成果。

迁移学习：大模型可以将某一领域的思考模式，快速迁移到其他领域，提升其自主学习的能力，增加所学知识的转化率。

多模态：AI大模型相较于一般模型，能够通过更多的模态对同一类内容进行更加精准的描述与预测，提升整体分析的能力。

随着大模型的进一步开发，也许在不远的将来，我们能够体验到远超我们想象的智能体验。