作为 GAI 的基础的大型语言模型（Large Language Model，简称 LLM）是一种使用深度学习技术训练的自然语言处理（NLP）模型，它可以理解和生成自然语言文本。这些模型通常具有数十亿甚至数万亿个参数，这使得它们能够学习和处理大量的文本数据，从而更好地理解语言、语境和任务。
大型语言模型的主要目标是预测文本中的下一个单词或者生成连贯的文本。为了达到这个目标，它们在训练过程中学习了大量的语法、语义和背景知识。这使得它们能够完成各种 NLP 任务，如文本生成、文本摘要、问答、情感分析、机器翻译等。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型是最著名的大型语言模型之一。例如，GPT-3 和 GPT-4 都是由 OpenAI 开发的，具有高度先进性能和广泛的应用场景。
大型语言模型的一个关键特点是其预训练和微调的过程。在预训练阶段，模型在大量的文本数据上进行无监督学习，以学习语言的基本结构和概念。然后，在微调阶段，模型会针对特定任务进行有监督学习，以便获得更好的任务性能。
尽管大型语言模型在许多 NLP 任务中取得了令人瞩目的成果，但它们也面临着一些挑战，如计算资源需求高、训练成本昂贵、输出结果偏见等问题。研究人员和工程师们正不断努力改进这些模型，以克服这些挑战并实现更广泛、更高效的应用。