（二）AI大模型［Large Language Models（LLMs）或 Large-Scale AI Models］
AI大模型，特别是大型语言模型（LLMs），是指那些参数量非常庞大、训练数据集丰富且计算资源消耗巨大的机器学习模型。这些模型通 过深度学习算法对大量的文本或其他类型的数据进行训练，以实现复杂 的任务，如自然语言理解、生成、翻译、问答系统等。以下是AI大模型的 特点。 一是参数规模。AI大模型拥有数亿到数千亿个参数，这使得它们 能够捕捉更复杂的数据模式和上下 文信息。 二是训练数据。AI大模型虽然 需要大量的数据进行训练，但它们不仅仅是数据的集合，而是通过对 正确的数据的学习来构建复杂的数学模型，以模拟人类的认知过程。 三是计算资源。训练和运行这些模型需要强大的计算能力和存储空间，通常依赖于高性能的GPU或TPU 集群。 四是应用场景。AI大模型广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，为各种智能应用提供技术支持。 （三）AI大模型与大数据的相似与区别 1. 相似 AI大模型通常是在大量有效数据的基础上构建的。没有大量有效数据的支持，很难训练出高效、准确的大规模AI模型。同时，随着AI大模型的 发展，它们促进了对更大、更多样化数据的需求，促进了大数据技术和相关基础设施的进步。 2. 区别 （1）性质不同。大数据是一种数据提炼方式，而AI大模型是一种基于数据训练出来的模型或工具。 （2）目的不同。大数据的主要目的是存储和分析数据，以便从中获 取有效信息做出判断；AI大模型则是为了以推理的方式完成特定的任务或 解决具体问题。 （3）技术侧重点不同。大数据技术关注的是数据的收集、存储、处理和分析；AI大模型则侧重于利用数据进行学习，在实施过程中通过推理的形式实现智能化的功能。 总而言之，AI大模型并不是大数据，而是建立在大量有效数据基础上的一种高级应用形式。大数据技术提供了部分训练AI模型所需的原材料， 而AI大模型则是通过学习这些数据来实现智能行为的技术手段。
