它是大规模语言模型的简称，英文叫Large Language Model，也可以缩写为LLM。具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，参数是指模型中用于存储和调整知识和能力的变量，结构是指模型中用于处理和传递信息的组件和连接方式。
目前主流的大模型都是Transformer、MOE结构为基础进行构建，如果说Transformer结构使得模型突破到上亿参数量，MoE 稀疏混合专家结构使模型参数量产生进一步突破，达到数万亿规模。
下图详细展示了AI大模型的发展历程：
可以说，Transformer 开创了继 MLP 、CNN和 RNN之后的第四大类模型。而基于Transformer结构的模型又可以分为Encoder-only、Decoder-only、Encoder-Decoder这三类。
截至目前已经开发的工具有两个，分别为：
在开发过程中识别到最多的的问题主要是输出结果不符合预期、结果不可控，接下来就谈谈提示词的标准、提示词该如何写效果更好。
在我看来，一个粗略而简单的标准就是：你身边的人是否能够轻松听懂。如果你写一个提示词，还需要别人再问你好几个问题才能真正明白什么意思，那么这个提示词就不是好的提示词。
好的提示词应该遵循清晰具体，重点突出，充分详尽的原则。在提示词中给出他回答问题所需要的主要信息，并且清楚具体地告诉它要做什么事情。
对于相对简单、通用的任务，由于模型对这类任务通常比较擅长，一般遵循前面所讲的原则直接写提示词即可。
示例：
请帮我找出下面段落中的错别字，段落内容为：XXX。
对于相对复杂、专用的任务，可以参考下面的公式：立角色 + 说问题 + 定目标 + 给示例 + 加背景+ 补要求，往往可以得到更好的回答。实际使用过程中并非这四项都要有，可以根据实际情况进行灵活组合。
示例：
我希望你能充当{{language}}翻译、拼写纠正者和改进者。我将用任何语言与你交谈，你将检测语言，翻译它，并在我的文本的更正和改进版本中用{{language}}回答。我希望你用更漂亮、更优雅、更高级的{{language}}单词和句子来取代我的简化 A0 级单词和句子。自行理解用户的合理翻译需求，保持意思不变，但让它们更有文学性。我希望你只回答更正，改进，而不是其他，不要写解释。我的第一句话是{{query}}
总的来说，2023年是大模型快速发展的一年，机遇与挑战并存。
一方面，随着大模型在各个领域的广泛应用，如何保障数据隐私和安全等问题我们也不应忽视。另一方面，目前市场上的 AI 模型众多，包括国外的 ChatGPT、Claude、Bard 等，国内的文心一言、通义千问、讯飞星火大模型等。不同的模型之间能力有差异，但是相同的模型不同人用起来效果也会相差很大，关键在于提示词技巧，虽然现在已经进入 AI 时代，已经可以用自然语言和模型交互，但对提示词的要求还是有点高，在 AI 工具发展的相对早期，很多问题还没有完全解决，很多功能还不完善。
实践出真知，以上是这段时间进行大模型实践的一点点总结，人工智能未来还有很长的一段路要走，所以我们需要不断学习，并保持创新和创造性，后续会持续更新自己研究大模型获得的一些认知和实践经验，希望能够帮助大家，欢迎点赞收藏加关注。
未来在“人工智能+”的时代，比人类更强大的不是人工智能，而是掌握了人工智能的新人类。