AI大模型，也稱為基礎(chǔ)模型，指的是一個龐大復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擁有數(shù)百萬以上，甚至高達數(shù)千億級別的參數(shù)規(guī)模。這類模型在經(jīng)過專門的訓(xùn)練后，能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進行復(fù)雜處理和任務(wù)處理。

AI大模型通常需要在大型GPU集群上進行訓(xùn)練，因此需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)存儲資源。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)模更是達到了5620億。這些模型可以自動產(chǎn)生高質(zhì)量的文本內(nèi)容，并能夠通過簡單的提示與用戶進行交互。

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)練模型三個階段，參數(shù)量實現(xiàn)了從億級到萬億級的突破。同時，AI大模型從支持圖片、圖像、文本、語音單一模態(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，具有更強的通用性和可擴展性，使得AI技術(shù)能夠更廣泛地應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如自然語言處理、圖像識別、語音識別等。