语言大模型是指基于深度学习算法，通过大规模的自然语言数据训练出的具有强大语言处理能力的神经网络模型。语言大模型具有以下几个特点：

1. 强大的语言生成和理解能力：语言大模型可以生成自然、流畅的语言内容，并且能够理解复杂的语言结构和语法规则，能够进行问答系统、对话生成、文本摘要生成等任务。
2. 基于深度学习的模型结构：语言大模型通常采用深度学习算法，例如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等，这些模型可以处理序列数据，并且能够学习到语言数据的复杂规律和模式。
3. 大规模训练数据：语言大模型的训练需要大规模的自然语言数据，例如文本语料库、对话数据集等，这些数据可以来自于互联网上的文本、社交媒体上的评论、新闻报道等。
4. 分布式训练：由于语言大模型的训练数据量很大，需要使用分布式训练方法，将模型训练任务分配到多个计算节点上进行并行计算，以提高训练效率和计算资源的利用率。
5. 参数数量多：由于语言大模型的神经网络层数深、节点数量多，因此参数数量很大，需要大量的计算资源和时间进行训练和优化。
6. 灵活性高：语言大模型可以灵活地应用到不同的应用场景中，例如聊天机器人、智能客服、自然语言翻译等。

总之，语言大模型具有强大的语言生成和理解能力、基于深度学习的模型结构、大规模训练数据、分布式训练等特点，这些特点使得语言大模型成为自然语言处理领域的重要研究方向和应用工具。