大模型的原理是基于深度學(xué)習(xí)，它利用大量的數(shù)據(jù)和計算資源來訓(xùn)練具有大量參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：大模型通?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）構(gòu)建。這些網(wǎng)絡(luò)由多個層次組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。每個層都包含許多神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通過權(quán)重連接在一起。 通過不斷地調(diào)整模型參數(shù)，使得模型能夠在各種任務(wù)中取得表現(xiàn)。通常說的大模型的“大”的特點(diǎn)體現(xiàn)在：參數(shù)數(shù)量龐大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大、計算資源需求高等

1：利用AI大模型，使用最近科技 2：賦能產(chǎn)業(yè)，人工智能+ 3：項目實際落地賦能教育產(chǎn)業(yè)