LLM-大模型

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推荐提问

• ChatGPT、DeepSeek这样的产品，为什么被叫大模型，是什么逻辑讲究？

一、概念

接下来直接看解读。

LLM简称大模型，全称是Large Language Model（大自然语言模型）。

二、自然语言模型

指专门用于理解、生成或操作自然语言的人工智能模型。其核心任务是让计算机像人类一样处理语言。它用人类的方式交流——你问它问题，它用你能理解的话回答，而非机械的输出代码或数学公式。

三、大模型

参数量巨大！

大语言模型的参数通常在十亿（Billion）到万亿（Trillion）级别。例如：

• GPT-3：1750亿参数
• GPT-4：推测约1.8万亿参数
• DeepSeek：671亿参数

未来参数规模会进一步扩大。

意义：参数越多，模型能捕捉的语言规律越复杂，处理任务的泛化能力越强。所以，“大模型”的命名直指其核心特征——规模驱动能力。因此，他几乎没有可能向传统技术世界那样摆脱算力影响，效率能提升，但终究不会小。

而在ChatGPT之前之前，以前的小模型一般才百万、千万级别参数。大多数企业使用微调后的中小模型解决具体问题（如客服分类），价值场景局限。但没办法，训练和部署、推理大模型需要巨额算力，中小企业难以承担，所以这是一个巨头游戏。