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。

大模型的发展趋势

性能持续优化：

模型的准确性、效率和泛化能力将不断提升，能够更好地理解和生成自然语言，处理更复杂的任务。

多模态融合：

与图像、语音等其他模态数据结合，实现更强大的多模态交互和理解能力，如文生图、图生文等应用将更加普及和成熟。

与行业深度融合：

在各个垂直领域的应用将不断深化，为不同行业提供更具针对性和价值的解决方案，推动行业的智能化升级。

Agent 技术发展：

Agent 能够基于理解需求、规划与决策、执行行动和自我反思，带来更符合直觉的人机交互，使大模型从 “说” 到 “做”，进一步拓展其应用空间和价值。

开源与共享：

更多的大模型将开源或开放部分技术，促进学术界和产业界的合作与创新，加速大模型技术的发展和普及。

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