大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，通常在自然语言处理领域得到广泛应用。大模型具有以下显著特征：

巨大的规模：大模型包含数十亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。巨大的模型规模使它们拥有强大的表达能力和学习能力。

预训练和微调：大模型通常在大规模数据集上完成预训练，之后仅需少量数据的微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用。

强大的计算资源：训练大模型通常需要数百甚至上千个GPU，以及大量的时间，通常在几周到几个月。

知识蒸馏：大模型的训练通常采用知识蒸馏技术，首先训练一个更大的教师模型，然后使用教师模型指导一个较小的学生模型训练。这可以加速训练过程而保留大模型的能力。

大模型代表了AI和深度学习在自然语言处理领域的最新进展，它们正在彻底改变NLP任务的状态，并催生出更强大、更智能的语言技术。