LLM（Large Language Model，大型语言模型）是一种 基于深度学习技术的自然语言处理模型。它通过对大量文本数据的学习，能够理解和生成自然语言文本。LLM的目标是模拟人类的语言理解和生成能力，使计算机能够像人类一样理解和生成自然语言文本。
LLM通常具有庞大的参数数量，通常以十亿级（Billion）来衡量，例如70B的LLM指的是模型约有700亿个参数。这些模型在大量未标记的文本上进行训练，学习句子中各词之间的模式和关系，从而捕捉到语言中的语义、语法和上下文关系。
LLM可以应用于多种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。它们能够提高人机交互效率，帮助用户更高效地完成各种“脑力活”，如写文章、翻译、编程等。
训练LLM需要大量的计算资源，通常在大规模计算机集群上进行。这些模型的训练过程涉及分析维基百科、社交媒体帖子、文学作品等海量数据，通过识别词语之间的关系和模式，来预测接下来的文字。
总之，LLM是一种强大的人工智能工具，能够理解和生成自然语言，并在多个自然语言处理任务中表现出色。随着技术的不断进步，LLM将在未来发挥更大的作用，改变我们与计算机的交互方式。