大模型基础篇

核心目标 让计算机实现“语言理解”（如识别用户意图、提取关键信息）和“语言生成”（如回答问题、撰写文本），本质是“人机语言交互的桥梁”。

大模型的特点和分类：首先训练参数大、训练数据量大、训练成本大，再是训练后的大模型 泛化能力强、多任务学习能力强

训练参数是大模型神经网络中可学习的权重矩阵、偏置项等变量的总和（类似人类大脑的“神经元连接强度”），是模型“记忆知识、学习规律、推理决策”的核心载体。

大模型的训练是一个数据驱动、迭代优化、工程化落地的复杂过程，涉及数据处理、模型架构、算力支撑、训练策略、评估优化等多个核心环节。

国内大模型呈多元格局，巨头引领、垂直专精、科研支撑、创业突破，覆盖多场景，按需求选型可解锁高效智能体验。