计算机大模型是指 具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型的主要特点包括：
规模庞大：
大模型通常包含数千万甚至数亿个参数，需要大量的数据和计算资源进行训练和推理。
复杂结构：
大模型通常由多个层和大量的神经元组成，具有复杂的计算结构。
高性能：
由于参数规模巨大，大模型在训练完成后通常能够在各种复杂任务中表现出色，具有很高的准确性和泛化能力。
广泛应用：
大模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域取得了显著的成果，并且在推荐系统、智能客服、自动驾驶等应用中发挥着重要作用。
大模型的训练和推理需要高性能的计算资源，如GPU或TPU，并且通常需要使用分布式计算框架进行加速。随着计算机技术和大数据的快速发展，大模型在各个领域的影响力不断扩大，成为人工智能领域的重要研究方向和应用趋势。