在英语中，对于“大模型”这一概念，尤其是在指代大型语言模型时，存在两种常见的命名方式：“large-scale language model”和“large language model”。这两种表达各有侧重，但都旨在描述同一种类型的模型。
large-scale language model
“large-scale language model”这一表述强调了模型的规模。这里的“large-scale”意味着模型在数据集的规模、参数的数量或者模型的结构上都非常庞大。以下是一些具体的特点：
- 数据集规模：这类模型通常在训练时使用了海量的文本数据，这些数据可能来自互联网、书籍、新闻、社交媒体等。
- 参数数量：模型包含的参数数量非常庞大，这有助于模型捕捉到语言中的复杂模式和结构。
- 结构复杂：模型的结构可能包含多层神经网络，这些层能够处理和生成复杂的语言结构。
例如，Google的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和OpenAI的GPT-3都是“large-scale language model”的典型例子。
large language model
“large language model”这一表述则更加侧重于模型的用途和功能。它强调的是模型在语言处理方面的能力，这种能力来源于其庞大的规模和复杂度。
以下是“large language model”的一些特点：
- 语言理解能力：这类模型在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）方面表现出色，能够处理复杂的语言任务。
- 泛化能力：由于训练数据的多样性和模型的复杂性，这类模型通常能够泛化到未见过的语言任务上。
- 应用广泛：从文本摘要到机器翻译，从问答系统到创意写作，这类模型在多个领域都有广泛的应用。
例如，DeepMind的GPT-3和Facebook的LaMDA都是“large language model”的代表。
总结
无论是“large-scale language model”还是“large language model”，这两种命名方式都反映了大型语言模型的共同特点：规模庞大、结构复杂、功能强大。在实际使用中，可以根据具体语境和需要选择合适的表述。