AI大模型，也稱為基礎(chǔ)模型，指的是一個(gè)龐大復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擁有數(shù)百萬(wàn)以上，甚至高達(dá)數(shù)千億級(jí)別的參數(shù)規(guī)模。這類模型在經(jīng)過(guò)專門的訓(xùn)練后，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜處理和任務(wù)處理。

AI大模型通常需要在大型GPU集群上進(jìn)行訓(xùn)練，因此需要大量的計(jì)算資源和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源。最著名的AI大模型包括OpenAI的GPT-3和PaLM-E。GPT-3模型擁有1750億參數(shù)，而PaLM-E的參數(shù)規(guī)模更是達(dá)到了5620億。這些模型可以自動(dòng)產(chǎn)生高質(zhì)量的文本內(nèi)容，并能夠通過(guò)簡(jiǎn)單的提示與用戶進(jìn)行交互。

AI大模型的發(fā)展經(jīng)歷了預(yù)訓(xùn)練模型、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型、超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型三個(gè)階段，參數(shù)量實(shí)現(xiàn)了從億級(jí)到萬(wàn)億級(jí)的突破。同時(shí)，AI大模型從支持圖片、圖像、文本、語(yǔ)音單一模態(tài)下的單一任務(wù)，逐漸發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務(wù)。

AI大模型的出現(xiàn)突破了傳統(tǒng)AI模型的局限性，具有更強(qiáng)的通用性和可擴(kuò)展性，使得AI技術(shù)能夠更廣泛地應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等。