大模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，它通过在大量语料上进行无监督学习，从而获得语言的统计规律和语义表示，进而能够处理各式各样的自然语言任务，例如文本生成、问答系统、机器翻译、摘要生成等。
大模型的“大”主要体现在模型参数的数量上。参数越多，模型的表达能力就越强，能够处理的自然语言任务也就越复杂。例如，GPT-3 是目前最大的语言模型之一，它的参数数量达到了 1750 亿。
为了训练大模型，需要大量的计算资源和数据。通常，只有拥有大量 GPU 的机构或公司才有能力训练自己的大模型。此外，大模型的训练需要大量的数据，通常需要数千亿个 Token 的输入。这些数据需要经过预处理和清洗，以确保模型的质量和效果。
在使用大模型时，通常需要进行微调（fine-tuning），以使模型适应特定的自然语言任务。微调的过程包括在特定的数据集上训练模型，以及对模型的参数进行调整，以提高模型在特定任务上的性能。
总的来说，大模型是一种非常强大的自然语言处理技术，它能够处理各种自然语言任务，并在许多领域得到广泛的应用。