大语言模型（Large Language Models，简称LLM）是指通过深度学习技术训练出的、具有大量参数的语言处理模型。这些模型通常使用大量的文本数据进行训练，以学习语言的模式和结构，从而能够理解和生成自然语言。
大语言模型的特点包括：
-
参数众多：大语言模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，这些参数在训练过程中不断调整，以更好地捕捉语言的复杂性。
-
预训练：在大量文本数据上进行预训练，使模型能够学习到语言的通用特征和模式。
-
微调：在特定任务上进行微调，以提高模型在特定应用场景下的表现。
-
多任务学习：能够处理多种语言相关任务，如文本分类、情感分析、机器翻译、文本生成等。
-
上下文理解：能够理解语言的上下文，从而更准确地预测和生成语言。
-
可扩展性：随着模型规模的增加，其性能通常也会提升，但同时也需要更多的计算资源。
大语言模型在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，它们是许多现代人工智能系统的核心组件。随着技术的进步，这些模型在理解语言和生成自然、流畅的文本方面变得越来越有效。
标签：1.4,21,训练,模型,09,参数,LLM,文本,语言 From： https://www.cnblogs.com/qyly/p/18424551