大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型通常在各种领域，例如自然语言处理、图像识别和语音识别等，表现出高度准确和广泛的泛化能力。

大模型又可以称为Foundation Model（基石）模型，模型通过亿级的语料或者图像进行知识抽取，学习进而生产了亿级参数的大模型。其实感觉就是自监督学习，利用大量无标签很便宜的数据去做预训练。

比如BERT，怎么做的无监督pre-trained？他会把输入的句子中的token随机遮住，然后去预测这个token经过encoder以后的输出单词的概率（通softmax），因为我们自己是知道哪个token被遮住了的，loss就是让模型预测的记过越来越接近真实值（有一个词汇表，可以编码GT的one-hot），通过这样来反传播训练。

经过大规模预训练的大模型，能够在各种任务中达到更高的准确性、降低应用的开发门槛、增强模型泛化能力等，是AI 领域的一项重大进步。大模型最早的关注度源于NLP 领域，随着多模态能力的演进，CV 领域及多模态通用大模型也逐渐成为市场发展主流。政企的极大关注带动了行业领域大模型的高速发展，逐渐形成了多模态基模型为底座的领域大模型和行业大模型共同发展的局面。

伴随基于大模型发展的各类应用的爆发，尤其是生成式AI，为用户提供突破性的创新机会，打破了创造和艺术是人类专属领域的局面。AI 不再仅仅是“分类”，而且开始进行“生成”，促使大模型带来的价值进一步升级到人类生产力工具的颠覆式革新。同时，数据规模和参数规模的有机提升，让大模型拥有了不断学习和成长的基因，开始具备涌现能力（Emergent Ability），逐渐拉开了通用人工智能（AGI）的发展序幕。

AI大模型的应用场景非常丰富，可适用于多个领域，如智能客服、智能家居和自动驾驶等。AI大模型在这些应用中发挥作用，可以提高人们的工作效率和生活质量，使各种任务能够更快速、更准确地完成。

然而，AI大模型也存在一些问题和挑战。AI大模型的性能会受到训练数据的质量和数量的影响。由于AI大模型的复杂性，其解释性和可解释性相对较低，这导致人类存在一定的困惑和不确定性。需加强相关法律法规和管理措施以应对AI大模型使用所涉及的隐私和安全问题。