大模型通常指大规模语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，一般使用自监督学习方法，通过大量无标注文本进行训练。

大模型与传统 AI 的区别

参数量与数据量巨大：底层芯片、算力、分布式等领域的进步，使大模型的参数量可达百亿、千亿级别，训练数据量也极为庞大。如 OpenAI 的 ChatGPT3 有 1750 亿模型参数量，盘古则达 10850 亿参数量。

自然语言对话更接近人类：大模型是生成式输出内容，基于概率分布逐步生成文本，能将知识拆解、存储并组合成自然语言表达，语法结构更严谨，“AI 感” 相对较弱，但偶尔也会出现内容错误的 “幻觉” 现象。

多任务集成：一个集成的对话框可同时完成文本摘要、翻译、创作、知识问答、逻辑推理等多种任务，无需拆分场景，但也存在用户不知其能力边界易碰壁，及易让人高估其智力等弊端。

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