大模型是“大型深度学习模型”的简称，其全称是“LargeScaleDeepLearningModels”。这种类型的模型通常具有大量参数和数据，需要使用大量的计算资源进行训练和部署，用于处理各种类型的任务，包括语音处理、自然语言处理、图像和视频处理、推荐系统等。
百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在6月26号的世界互联网大会数字文明尼山对话中表示，大模型是当下全球科技创新的焦点，新的国际竞争战略关键点在于，你的大模型有多少原生的AI应用，这些应用在多大程度上提升生产效率。大模型未来发展的主要场景是企业、行业、政府和城市，以大模型为关键驱动的数字经济，可以深入核心业务场景，促进行业的数字化转型和智能化提升。
大模型的应用场景主要有以下几种：
1、智能客服。
Chatbots会话机器人通过语音识别，自然语言理解、机器学习等人工智能技术，使机器能够更好的理解人类语言，并进行有效沟通，大型深度学习模型还可以通过上下文语义理解，分析客户的情感状态，并利用这些信息对客户进行回应和处理。
大模型在智能客服行业的应用有助于提高客户服务的效率和质量，同时提高客户满意度。
2、智能营销。
站在用户角度，大模型通过对用户历史行为、偏好及需求进行深入分析，为用户提供更加个性化的推荐服务；站在企业角度，大模型通过对市场趋势、消费者行为及所处的环境进行深入分析，帮助企业更好地制定营销策略，提高产品市场竞争力，增强用户体验和忠诚度。
大模型在智能营销领域的应用，其更加准确、有针对性的个性化推荐和营销活动，帮助企业更好地满足顾客需求，提高客户满意度和业绩。
3、企业办公。
大模型在企业办公中的应用，可以提高工作的效率和质量，进一步提高企业的运营效率和创造价值。
4、智能分析。
业务人员面对临时性数据需求和简单的数据呈现时，可以直接依赖自然语言方式，输入问题，通过增强分析引擎，即可完成结果展现和原因分析。通过增强分析数据问答方式，避免了重复的报表制作和指标拖动过程。
大模型在智能分析中的应用，有效提升了简单数据可视化展示的获取速度，提升数据分析效率。
5、辅助编码和测试。
大模型通过深度学习技术分析和学习已有代码的特征和规律，生成新的代码，从而加快编码的速度和准确度；通过对文本检索技术快速搜索和分析代码库，快读查找和定位具有相似功能的代码，从而便于测试转换，还可以预测当前参数和代码出现错误的概率和严重程度。
大型模型在编码和测试方面的应用可以提高工作的效率和质量，进一步提高软件的稳定性和安全性。
6、智能运维。
大模型通过深度学习技术和数据挖掘技术，可对系统运行状态的异常进行检测和诊断，提早发现并及时采取措施，减少异常状态对系统的影响，同时还可以预测未来出现故障的可能性，提前进行维护和修复；通过机器自我学习和迭代，对系统自动化进行管理和有针对性的优化。
大型模型在智能运维中的应用，可以提高系统自动化和智能化的程度，提高系统运行的稳定性和可靠性，从而减少人工干预，提高效率和降低错误率。
大模型已成为人工智能时代的操作系统，所有应用都将基于大模型开发。无论从技术趋势，还是产业应用来看，大模型都不是昙花一现的风口，而是影响人类发展的重大技术变革，是拉动全球经济增长的引擎，是绝对不能错过的重大战略机遇。