大模型，英文名叫Large Model，大型模型。早期的时候，也叫Foundation Model，基础模型。
大模型是一个简称。完整的叫法，应该是“人工智能预训练大模型”。预训练，是一项技术，我们后面再解释。
我们现在口头上常说的大模型，实际上特指大模型的其中一类，也是用得最多的一类——语言大模型（Large Language Model，也叫大语言模型，简称LLM）。
除了语言大模型之外，还有视觉大模型、多模态大模型等。现在，包括所有类别在内的大模型合集，被称为广义的大模型。而语言大模型，被称为狭义的大模型。
从本质来说，大模型，是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。
之前给大家科普人工智能（链接）的时候，小枣君介绍过，神经网络是人工智能领域目前最基础的计算模型。它通过模拟大脑中神经元的连接方式，能够从输入数据中学习并生成有用的输出。
这是一个全连接神经网络（每层神经元与下一层的所有神经元都有连接），包括1个输入层，N个隐藏层，1个输出层。
大名鼎鼎的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及transformer架构，都属于神经网络模型。
目前，业界大部分的大模型，都采用了transformer架构。
刚才提到，大模型包含了超大规模参数。实际上，大模型的“大”，不仅是参数规模大，还包括：架构规模大、训练数据大、算力需求大。
以OpenAI公司的GPT-3为例。这个大模型的隐藏层一共有96层，每层的神经元数量达到2048个。
整个架构的规模就很大（我可画不出来），神经元节点数量很多。
大模型的参数数量和神经元节点数有一定的关系。简单来说，神经元节点数越多，参数也就越多。例如，GPT-3的参数数量，大约是1750亿。
大模型的训练数据，也是非常庞大的。
同样以GPT-3为例，采用了45TB的文本数据进行训练。即便是清洗之后，也有570GB。具体来说，包括CC数据集（4千亿词）+WebText2（190亿词）+BookCorpus（670亿词）+维基百科（30亿词），绝对堪称海量。
最后是算力需求。
这个大家应该都听说过，训练大模型，需要大量的GPU算卡资源。而且，每次训练，都需要很长的时间。根据公开的数据显示，训练GPT-3大约需要3640PFLOP·天（PetaFLOP·Days）。如果采用512张英伟达的A100 GPU（单卡算力195 TFLOPS），大约需要1个月的时间。训练过程中，有时候还会出现中断，实际时间会更长。
总而言之，大模型就是一个虚拟的庞然大物，架构复杂、参数庞大、依赖海量数据，且非常烧钱。
相比之下，参数较少（百万级以下）、层数较浅的模型，是小模型。小模型具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的垂直领域场景。
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