大模型全称

大模型，或称为大型语言模型（LLM），是机器学习领域中一种复杂的算法，其设计目的是理解和生成人类语言。这些模型通过在大量文本数据上进行训练，以适应各种复杂的任务，并能处理海量信息。

早期的大模型被称为基础模型，随着技术的进步和对人工智能能力的需求增加，研究人员开始开发具有更大参数量和更复杂结构的模型。这一发展导致了对“大”这一概念的强调——不仅指代规模上的增长，也代表了其功能上的扩展。

主要研究内容

参数与数据：大模型的核心特征在于其庞大的参数数量和用于训练的数据量。这使得它们能够学习并捕捉到语言中的细微差别。

微调与应用：尽管预训练的大语言模型可以执行多种任务，但针对特定领域的微调可以进一步提高它们在特定任务中的性能。

多模态能力：除了处理文本外，现代的大模型也被设计成能够整合其他形式的数据输入（如图像或音频），成为多模态大语言模型（MLLM）。

挑战与局限性：虽然取得了显著的进步，但大模型仍然存在认知局限性。例如，在某些情况下无法正确理解数字比较就是这种局限性的例子。