大模型的定义
大模型（Large Model）是指具有数千万甚至数千亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机硬件算力的提升和大数据的爆发式增长，深度学习在自然语言处理、图像生成、工业数字化等多个领域取得了显著成果。为了进一步提升模型的泛化能力和复杂任务处理能力，研究者们不断尝试增加模型的参数量，从而诞生了大模型这一概念。
大模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。其设计初衷在于提高模型的表达能力和预测性能，使其能够处理更加复杂的任务和数据分布。大模型普遍采用预训练（Pre-training）加微调（Fine-tuning）的训练模式，即在大规模通用数据上进行无监督或自监督预训练，学习通用的语言或视觉表征，随后通过少量有监督数据进行微调，快速适应一系列下游特定任务。
大模型和小模型的区别
大模型与小模型在应用定位和技术特性上存在显著差异。大模型偏向于全能化、通用化，具备较强的零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）学习能力；而小模型一般偏向于解决某一垂直领域中的某个具体问题，依赖大量特定领域数据进行训练。
例如，一个图像识别小模型专门训练用来识别车牌号，对车牌号可以有很好的识别精度，但在面对非车牌类物体时可能完全失效。相反，一个图像识别大模型不仅可以识别车牌号，还可以识别生活中大部分图片，并且站在人类视角来看，它似乎对图片中的内容有自己的理解，表现出更高的智能化水平。
从技术层面看，相比小模型，大模型通常具有更多的参数，能够学习更复杂的特征和模式。同时，大模型的训练数据集规模更大，模型架构更为复杂（如深层 Transformer 结构），训练过程需要更高的计算资源（GPU/TPU 集群）和存储支持。
大模型的分类
按照输入数据类型的不同，大模型主要可以分为以下三大类：
1. 语言大模型 (Language Models) 是指在自然语言处理（NLP）领域中的一类大模型，通常用于处理文本数据和理解自然语言。它们能够进行文本生成、翻译、摘要、问答等任务。
2. 视觉大模型 (Vision Models) 是指在计算机视觉（CV）领域中使用的大模型，通常用于图像处理和分析，包括图像分类、目标检测、图像分割及图像生成等任务。
3. 多模态大模型 (Multimodal Models) 是指能够处理多种不同类型数据的大模型，例如文本、图像、音频、视频等多模态数据。这类模型旨在实现跨模态的理解与生成，如根据文本回答问题并生成相关图表。
按照应用领域的不同，大模型主要可以分为 L0、L1、L2 三个层级：
L0 通用大模型 是指可以在多个领域和任务上通用的基础大模型。通用大模型就像完成了大学前素质教育阶段的学生，有基础的认知能力，数学、英语、化学、物理等各学科也都懂一点，但缺乏深度专业知识。
L1 行业大模型 是指那些针对特定行业或领域的大模型。它们通常使用行业相关的数据进行预训练或微调，以提高在该领域的性能和准确度。行业大模型就像选择了某一个专业的大学生，对自己专业下的相关知识有了更深入的了解，如医疗大模型、法律大模型。
L2 垂直大模型 是指那些针对特定任务或场景的大模型。它们通常使用任务相关的数据进行预训练或微调，以提高在该任务上的性能和效果。垂直大模型就像研究生，对特定行业下的某个具体领域有比较深入的研究，如客服对话机器人、代码生成助手。
