英文：Large Model / Foundation Model 分类：foundation
大模型（Large Model）是大语言模型的简称，指通过海量数据预训练、具备数十亿乃至万亿级参数规模的深度神经网络模型，是当前生成式人工智能的核心引擎。与「大语言模型（LLM）」常作同义使用，广义上也涵盖多模态大模型、视觉大模型等。
大模型以Transformer为骨干，通过自监督预训练学习语言与知识规律；参数规模、训练数据量与算力投入共同决定能力上限；工程上依赖GPU/TPU集群、分布式训练（数据并行/张量并行/流水线并行）与混合精度训练；部署需解决推理延迟、显存占用与成本问题，常用量化（INT8/INT4）与KV Cache优化。
2017年Transformer问世奠定架构基础；2018年GPT-1、BERT开启预训练范式；2020年GPT-3展示规模涌现能力；2022年底ChatGPT引爆全球大模型浪潮；2023-2025年国内外大模型密集发布，进入多模态与智能体阶段。
大模型广泛用于智能对话、代码生成、内容创作、知识问答、智能客服、办公助手、教育辅导、医疗辅助、金融分析等场景；代表性产品有GPT系列、Claude、Gemini、豆包、通义千问、DeepSeek、文心一言等。
相关词条：Transformer · 注意力机制 · 自注意力 · 千问办公 · Claude Code