大模型（Large Model），通常指的是参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。这些模型通常由大量神经元组成，并使用大量数据进行训练。

大模型的另一个名称是超大规模神经网络（Very Large Neural Networks，VLNNs）。

大模型的特点

大模型具有以下特点：

参数量大： 大模型的参数量通常在数十亿甚至数百亿以上，这使得它们能够学习到更加复杂的模式和特征。例如，GPT-3模型的参数量为1750亿，Jurassic-1 Jumbo模型的参数量为1780亿，WuDao 2.0模型的参数量为1.75万亿。

训练数据量大： 大模型需要大量数据进行训练，才能充分学习到数据中的模式和规律。例如，GPT-3模型使用了1.75万亿个单词的数据集进行训练，Jurassic-1 Jumbo模型使用了6144亿个单词的数据集进行训练，WuDao 2.0模型使用了1.56万亿个单词的数据集进行训练。

模型复杂度高： 大模型的架构通常比较复杂，例如使用了大量的层和连接，这使得它们能够更好地拟合数据。例如，GPT-3模型使用了解码器-仅架构，Jurassic-1 Jumbo模型使用了Transformer-XL架构，WuDao 2.0模型使用了改进的Transformer架构。

大模型与传统模型的区别

大模型与传统模型相比，具有以下优势：

更强的表示能力： 大模型可以学习到更复杂的模式和特征，这使得它们能够更好地解决复杂的任务。例如，在自然语言处理领域，大模型可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务，并取得了传统模型无法达到的效果。

更大的数据容量： 大模型可以处理更大的数据集，这使得它们能够更好地学习到数据中的模式。例如，在计算机视觉领域，大模型可以用于图像识别、图像生成、图像理解等任务，并能够处理更大的图像尺寸和更高的图像分辨率。

更强的鲁棒性： 大模型对噪声和干扰更加鲁棒，这使得它们能够在实际应用中表现更好。例如，在语音识别领域，大模型可以识别更加嘈杂的语音环境。

大模型的应用

大模型在各个领域都有广泛的应用，以下是一些主要应用领域：

自然语
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