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一、AI大模型的定义与分类体系
AI大模型指基于深度学习框架构建的超级智能体，其核心特征体现在"三大一高"：超大规模参数（百亿至万亿级）、海量训练数据（TB级多模态数据）、巨量计算资源（千卡GPU集群）以及高维度认知能力（跨任务泛化）。根据国际机器学习协会2024年发布的分类标准，AI模型的参数规模可划分为：
| 模型类型 | 参数规模 | 典型代表 |
|---|---|---|
| 微型 | <1亿 | LLaMA-7B |
| 中型 | 1-100亿 | BERT-Large |
| 大型 | 100-1000亿 | GPT-3.5 |
| 超大型 | >1000亿 | GPT-4、通义千问 |
这种分类不仅关注参数数量，更强调模型在zero-shot learning、chain-of-thought reasoning等高级认知任务中的表现。当前技术前沿已突破单一模态限制，向多模态融合演进，如图1所示的典型大模型架构演化路径。
二、技术演进：从语言理解到多模态智能
2.1 奠基阶段（2017-2020）
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2017里程碑：Google团队提出Transformer架构，其自注意力机制公式为：
Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V
突破RNN的序列限制，奠定并行计算基