AI大模型是指具有巨大参数量的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数万亿个参数。这些模型可以通过学习大量的数据来提高预测能力，从而在自然语言处理、计算机视觉、自主驾驶等领域取得重要突破。
AI大模型的定义具体可以根据参数规模来分类。根据OpenAI的分类方法，可以将AI模型分为以下几类：
小型模型： ≤ 1百万个参数
中型模型：1百万 – 1亿个参数
大型模型：1亿 – 10亿个参数
极大型模型：≥ 10亿个参数
其中大型模型和极大型模型可以被视为AI大模型。总的来说，“大模型”应该是基于具有超级大规模的、甚至可以称之为“超参数”的模型，需要大量的计算资源、更强的计算能力以及更优秀的算法优化方法进行训练和优化。
2022年11月30日由总部位于旧金山的OpenAI推出ChatGPT3.5。
2023年2月， Google推出类似于ChatGPT的对话人工智能服务Bard， 基于其开发的对话编程语言模型(LaMDA)。但有很多限制，文字处理仅支持美式英语。
2023年3月12日，OpenAI发布多模态模型GPT-4，并计划推出图像输入功能。
2023年2月， 百度也于确认类ChatGPT聊天机器人项目名字确定为"文心一言"， 英文名ERNIE Bot。
2023年2月， 复旦大学自然语言处理实验室邱锡鹏教授团队推出对话式大型语言模型MOSS。
2023年3月14日，由清华技术成果转化的公司智谱AI基于GLM-130B千亿基座模型的ChatGLM开启邀请制内测，同时开源了中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。
2023年4月7日，阿里云研发语言模型“通义千问”开始邀请用户测试体验。现阶段该模型主要定向邀请企业用户进行体验测试，获得邀请码用户可通过官网参与体验
2023年5月6日，科大讯飞发布认知大模型“星火”。科大讯飞董事长刘庆峰表示，当前讯飞星火认知大模型已经在文本生成、知识问答、数学能力三大能力上已超ChatGPT，10月底将整体赶超ChatGPT。
2023年3月，由前OpenAI员工共同创立的初创公司Anthropic推出了大型语言模型Claude。它可以被指示执行一系列任务，包括搜索文档，总结，写作和编码，以及回答有关特定主题的问题。
2023年3月， 华为宣布即将推出盘古大模型。
AI大模型(如深度学习模型)的原理是基于神经网络和大量数据的训练。这些模型通过模拟人脑的神经元结构，对输入数据进行多层抽象和处理，从而实现对复杂任务的学习和预测。
AI大模型的训练主要分为：数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估四个步骤，更加详细的介绍如下所示:
1.数据预处理：首先，需要对原始数据进行清洗、整理和标注，以便为模型提供合适的输入。这一阶段可能包括去除噪声、填充缺失值、归一化等操作。
2.构建神经网络：接下来，根据任务需求，设计并搭建一个神经网络。神经网络通常由多个层次组成，每个层次包含若干个神经元。神经元之间通过权重连接，用于表示输入数据与输出数据之间的关系。
3.前向传播：将经过预处理的数据输入到神经网络中，按照权重计算得出各层神经元的输出。这个过程称为前向传播。
4.激活函数：在神经网络的每一层之后，通常会使用激活函数(如ReLU、Sigmoid或Tanh等)对输出进行非线性变换，以增加模型的表达能力。
5.损失函数：为了衡量模型预测结果与真实目标之间的差距，需要定义一个损失函数。损失函数会计算预测误差，并将其作为优化目标。常见的损失函数有均方误差(MSE)、交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)等。
6.优化算法：根据损失函数，选择合适的优化算法(如梯度下降、随机梯度下降、Adam等)来更新神经网络中的权重和偏置，以减小损失函数的值。这个过程称为反向传播。
7.训练与验证：重复执行上述步骤，直到模型在训练集上达到满意的性能。为了防止过拟合，还需要在验证集上评估模型的泛化能力。如果发现模型在验证集上的表现不佳，可以调整网络结构、超参数或训练策略等。
8.部署与使用：当模型在训练集和验证集上表现良好时，可以将数据模型进行部署和使用。
