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前面说到了模型的概念，那么什么是模型呢？
在软件开发中，模型是为开发复杂的软件系统而设计的。系统架构师针对系统的开发目标，将目标系统所有的特征抽取出来，然后用数学方法搭建起能够用计算机语言表达的整体架构，这就是所谓的模型。
模型设计好之后，由程序员将细节补充进来，最终形成了完整的软件系统。可能不懂计算机编程的读者看不太明白，其实只要按模型与造房子都需要事先设计来理解就好。造房子之前，要先设计房子的最终样子，有几间卧室、几个卫生间，把厨房设计在哪里，客厅需要有多大等。
举个例子。比如，要开发一款游戏，那么首先就要设定游戏具有什么样的趣味性，是通关型的还是博弈型的。然后设计游戏中需要哪些人物或者角色，角色各自具有什么样的能力等。最后设计游戏中玩家如何控制各角色运动，前进的路线是什么，以及遇到障碍会发生什么等。把这些都设定好之后，整个游戏的模型就建立了起来。其中的参数，就是游戏角色的外观形象、技能的表现方式、搏击的伤害度等。接着由程序员对角色形象、游戏场景、运动姿态等进行编程。最终就形成了一款可供人们玩的游戏。
从以上解说大家能感觉到，以前的软件模型需要设定的参数比较有限。一个中型软件，模型中所设定的参数大约只有几万个或者几十万个。到了人工智能时代，模型所需的参数产生了一种跨越式的变化，参数规模变得超乎以往的巨大，一般的人工智能模型拥有的参数在十亿个以上。这就是为什么人们称人工智能模型是大模型的原因。
由此也能知道，人工智能的大模型与传统的计算机软件相比，具有大参数数量、高计算复杂性和高数据消耗等特点。人工智能大模型算法示意图如下图所示。
»人工智能大模型算法示意图
人工智能大模型会在不同的应用领域发挥作用，在这些领域，模型的设计和参数是不一样的，其中的差别非常巨大。到目前为止，还没有任何一种人工智能大模型能在各个应用领域通用。而且，在可预见的未来，应该不会出现这样的大模型。毕竟不同应用领域所需的参数差异非常大，通用型人工智能会让数据量和计算量呈指数级增加，现在来看并没有必要非得开发通用型人工智能。
目前有种说法，有些企业想做出通用型大模型，基于以上原因，笔者并不看好这个发展方向。毕竟现在就连工业软件都在从通用型转向行业专用型。
下面介绍在人工智能的发展过程中都有哪些标志性事件。