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（二）聚焦到大语言模型
大语言模型（LLM，Large Language Model是一种具有巨大参数量的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务。它的核心任务是续写文本，即在给定一段输入文本后，
生成连续的文本序列，使其看起来像是自然语言的延续。这个模型的输出是一个字一个字地生成的，可以一直续写到遇到特定的终止符号。这种终止符号的存在允许模型选
择在适当的时候结束输出，而不是一次性生成整个文本。
大 在 "大语言模型" 中指的是模型的规模之大，通常需要包含数十亿甚至千亿、万亿个参数。这个规模的模型在存储上需要大量的硬盘空间，例如，包含70亿参数的模
型可能需要13GB以上的硬盘空间。
多轮对话的 大语言模型不仅可以用于单一的文本续写任务，还可以用于多轮对话，即在对话中生成连续的回复文本，使其看起来像是自然的对话流程。这样的模型可
以用于构建人工智能助手和聊天机器人等应用。
综合而言，大语言模型是一种强大的自然语言处理工具，具有巨大的参数量和能力，可以用于生成自然语言文本，单一的续写任务以及多轮对话，为各种文本生成和自然语
言理解任务提供支持。
（三）大模型的应用举例
"大模型" 通常指的是深度学习领域中的大型神经网络模型，这些模型具有大量的参数和复杂的架构，用于解决各种人工智能任务。这些大型模型在自然语言处理、计算机
视觉、语音识别等领域取得了显著的成就。以下是一些常见的大型模型示例：
1. GPT-3（生成预训练变换器3）：由OpenAI开发的自然语言处理模型，具有1750亿个参数。它可以生成高质量的文本，执行多种文本相关任务。
2. BERT（双向编码器表示转换器）：谷歌开发的自然语言处理模型，拥有1.1亿至3.4亿个参数，用于理解上下文和处理自然语言文本。
3. ResNet（残差网络）：在计算机视觉领域广泛应用的深度卷积神经网络，包含成百上千万的参数，用于图像分类和识别。
4. VGGNet（视觉几何组网络）：另一个用于图像分类的大型卷积神经网络，具有众多参数。
5. BERT（双向编码器表示转换器）：谷歌开发的自然语言处理模型，拥有1.1亿至3.4亿个参数，用于理解上下文和处理自然语言文本。
6. Inception（GoogLeNet）：另一个用于图像分类和物体识别的大型卷积神经网络，具有大量参数。
大模型之所以被广泛使用，是因为它们在复杂任务上表现出色，但也需要大量的计算资源来训练和运行。这些模型通常通过在大规模数据集上进行预训练，然后微调以适应
特定任务。大型模型已经在自然语言理解、计算机视觉、语音处理等领域实现了令人瞩目的性能，对于各种应用具有广泛的潜力。
