图片文字识别大模型是指利用深度学习技术，构建一个能够识别图片中文字的模型。CNN是常见的用于图像分类的深度学习模型之一，也被广泛应用于文字识别领域。

在文字识别领域，使用CNN构建的模型通常由多个卷积层、池化层、非线性激活函数和全连接层组成。每个卷积层由众多卷积核组成，每个卷积核对输入的像素进行卷积操作，得到下一次输入。通过多次卷积和池化操作，将输入的像素映射为具体的输出。在训练过程中，模型通过反向传播自动更新每层的参数，并在更新完成后再次向前传播，如此反复，直至训练完成。

除了CNN之外，还有其他的深度学习模型也被应用于文字识别领域，如CTPN等。CTPN是一种基于RNN和CNN的混合模型，用于端到端的光学字符识别。该模型将文本行作为整体进行检测和识别，不需要额外的后处理步骤，如字符分割和字符级别的分类器。

构建CNN模型需要准备输入数据、选择合适的网络结构、编译模型参数等步骤。在输入数据方面，通常需要将图像进行预处理，如灰度化、去噪、二值化和大小调整等操作。在选择网络结构时，需要根据任务需求和数据特点来确定网络结构和参数。在编译模型参数时，需要设置损失函数、优化器和评估指标等参数，并选择合适的训练策略和超参数调整方法。

总之，图片文字识别大模型是利用深度学习技术构建的，能够自动识别图片中的文字并输出文字信息的模型。在构建过程中，需要准备合适的数据、选择合适的网络结构和参数、并选择合适的训练策略和超参数调整方法。