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目录

一、大模型的本质特征与技术突破

二、发展历程中的里程碑事件

1. 技术奠基期（2012-2017）

2. 预训练范式确立（2018-2020）

3. 多模态时代（2021至今）

三、大模型技术谱系与分类框架

1. 按技术架构划分

2. 按模态能力分类

3. 按应用场景分级

四、关键技术与实践案例

1. 微调技术对比

2. 行业应用实例

五、发展趋势与挑战

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一、大模型的本质特征与技术突破

大模型（Large Model）是由深度神经网络构建的超大规模人工智能系统，其核心特征体现在三个维度

1. ​​参数规模​​：通常包含百亿至万亿级参数（如GPT-3达1750亿参数），通过海量数据训练形成高维特征空间
2. ​​训练范式​​：采用「预训练+微调」两阶段模式，先在TB级通用数据上自监督学习（如文本补全、图像修复），再通过指令微调对齐人类需求
3. ​​智能涌现​​：当模型参数量突破临界阈值（通常>10^9），会突现逻辑推理、跨任务迁移等复杂能力，这种现象被OpenAI定义为"Scaling Law"

​​技术突破点​​：

• ​​Transformer架构​​：基于自注意力机制实现长距离依赖建模，训练效率比RNN提升6倍。其并行计算特性支持GPU集群的分布式训练
• ​​多模态融合​​：CLIP等模型通过对比学习对齐图文特征空间，ViT-22B实现图像与文本的联合推理

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二、发展历程中的里程碑事件

1. 技术奠基期（2012-2017）

• 2012年AlexNet在ImageNet实现84.7%准确率，开启深度学习革命
• 2017年Google提出Transformer架构（论文引用>8万次），为大规模并行训练奠定基础