什么是大模型？

这些模型通常拥有数十亿甚至数万亿个参数，这些参数是在训练过程中习得的基本构建单元。它们使用 Transformer 等架构来高效处理数据序列。主要特征包括：在海量、多样化的文本和图像数据集上进行大规模预训练，以及随后的微调阶段。其优势在于通用性，可以通过提示词等技术适应众多任务，但同时对计算资源的需求较高。局限性可能包括事实性错误以及训练数据中潜在的偏差。

大模型驱动着自然语言处理（翻译、摘要生成、智能客服）、内容生成（写作、艺术创作）、复杂推理和代码生成等领域的应用。其核心价值在于：自动化复杂的认知任务、增强人类生产力、开创人机交互新形式，以及通过攻克以往难以处理的问题来推动各科学和工业领域的研究进展。