大模型恐怕是最近最热门的词汇了，从ChatGPT到DeepSeek，一轮比一轮火爆！在人工智能的世界里，大模型就像超级大脑一样，能够理解和处理海量的信息。那么，什么是大模型呢？让我们一起来探索这个神奇的领域。

所谓大模型，是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。首先是这个“大”字，体现在三个方面:第一是参数量大,第二是计算量大，第三是数据量大。参数量就是模型中含有多少个权重参数(单位一般用Billion 十亿表示)。计算量是指这些权重参数之间有多少次浮点数运算。数据量大，不用多说，很容易理解。如DeepSeek-R1-671B，参数数量6710亿，14.8万亿个token的数据量。

1 大模型发展历程

大模型的发展历程可以大致划分为三个阶段：

2017至2018年是基础模型的萌芽期，以Transformer架构的诞生和BERT、GPT-1模型的问世为标志，开启了预训练语言模型的新纪元。

2019至2022年是大模型的发展期，GPT-2、T5以及GPT-3等模型在参数规模以及能力上大幅提升。

2022年起则是大模型的突破期，ChatGPT等大模型的发布标志着AI技术的变革。2025年初，中国初创公司推出的DeepSeek-R1，以卓越的计算效率和资源优化能力震撼了全球科技产业。

2 大模型分类

大模型的分类有很多种方式，可以按照输入数据、模型架构、应用领域等进行划分。例如，根据输入数据类型的不同，大模型分为语言大模型（NLP）、视觉大模型（CV）和多模态大模型。按照应用领域的不同，又分为通用大模型和垂直大模型。

3 大模型是一个系统

大模型实际上是一个庞大而复杂的系统，如果把大模型比作一个完整的人，基础模型就是骨骼，数据是粮食，算力就是各类器官。

大模型=基座模型（骨骼）+数据（粮食）+算力（器官）

绝大多数大模型以Transformer 框架为核心。Transformer模型作为一种先进的自然语言处理模型架构，通过引入自注意力机制实现了高效的并行计算和全局上下文建模。直白来讲，Transformer大模型架构比之前的RNN更好实现了类似人脑的记忆、推理的能力。至于太专业的内容，不细赘述。

数据！数据！数据！重要的事情说3遍。数据是大模型的能量来源，吃得好，吃得饱才有干劲儿，例如DeepSeek训练时需要的14.8万亿个token的数据量。

算力，类似人类的核心器官(心、肺、肌肉等)。提到算力，就得说说GPU(Graphics Processing Unit)。最早它是一种专门用于图像和视频处理的处理器，随着科技的发展，现在GPU已经超出图像成为人工智能的计算利器。选择GPU而非CPU进行大型模型训练主要是因为GPU在并行处理能力、高吞吐量和针对机器学习任务的优化方面的优势，也就一个字，“快”！

4 大模型的应用

大模型的应用主要集中在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等方面。我们常说的大模型多数指的是大语言模型。大语言模型可以完成上下文学习、常识推理、数学运算、代码生成等。大语言模型功能很强，需要我们根据个人的需求去发掘。

结语

以上是对大模型的一点浅显认识，希望能够让大家对大模型有个基本认识，AI 时代不懂点大模型好像有点说不过去。我们正在进入并经历一个新的时代，大模型作为最强“大脑”，未来一定会非常容易地被大家获取、接受。未来有太多可能，相信最好的办法是拥抱它。

（作者：北矿科技 鲁恒润）