AI大模型，也稱為基礎模型，指的是一個龐大復雜的神經網絡，擁有數百萬以上，甚至高達數千億級別的參數規模。這類模型在經過專門的訓練后，能夠對海量數據進行復雜處理和任務處理。

AI大模型通常需要在大型GPU集群上進行訓練，因此需要大量的計算資源和數據存儲資源。最著名的AI大模型包括OpenAI的GPT-3和PaLM-E。GPT-3模型擁有1750億參數，而PaLM-E的參數規模更是達到了5620億。這些模型可以自動產生高質量的文本內容，并能夠通過簡單的提示與用戶進行交互。

AI大模型的發展經歷了預訓練模型、大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型三個階段，參數量實現了從億級到萬億級的突破。同時，AI大模型從支持圖片、圖像、文本、語音單一模態下的單一任務，逐漸發展為支持多種模態下的多種任務。

AI大模型的出現突破了傳統AI模型的局限性，具有更強的通用性和可擴展性，使得AI技術能夠更廣泛地應用于各種領域，如自然語言處理、圖像識別、語音識別等。