自然语言大模型（Natural Language Large Model，NLLM）是一种用来建立和研究语言学现象的数学模型。它通过在词汇、句法和意义三个层次上建立关联，构建出能够理解和生成自然语言的模型。这种模型的一个重要特点是能够有效地处理自然语言的语法不确定性和多义性问题，从而使计算机能够成功地识别出自然语言的多层次语义结构。

自然语言大模型通常运用神经网络技术进行建模，例如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、双向循环神经网络（Bi-RNN）、深度双向循环神经网络、卷积神经网络（CNN）以及Transformer等。这些模型在处理序列数据、捕捉上下文信息、提取特征等方面具有强大的能力，因此被广泛应用于自然语言处理的各种任务中。

此外，预训练语言模型也是自然语言大模型的一种重要形式。这些模型在大量无标签文本数据上进行预训练，学习到语言的通用表示和语法结构，然后可以针对特定任务进行微调，从而提高模型的性能和泛化能力。常见的预训练语言模型包括ELMo、BERT、ERNIE和GPT等。

自然语言大模型是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它的发展将推动人工智能在自然语言理解、生成和对话等方面的应用取得更大的进展。