हालाँकि बड़े भाषा मॉडल शब्द की कोई औपचारिक परिभाषा नहीं है, यह अक्सर अरबों या उससे अधिक के क्रम में पैरामीटर गणना वाले गहन शिक्षण मॉडल को संदर्भित करता है। एलएलएम सामान्य प्रयोजन मॉडल हैं जो एक विशिष्ट कार्य (जैसे भावना विश्लेषण, नामित इकाई मान्यता, या गणितीय तर्क) के लिए प्रशिक्षित होने के विपरीत, कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। जिस कौशल के साथ वे कार्यों को पूरा करते हैं, और कार्यों की सीमा जिसमें वे सक्षम हैं, उन्हें समर्पित संसाधनों की मात्रा (डेटा, पैरामीटर-आकार, कंप्यूटिंग शक्ति) का एक कार्य प्रतीत होता है, जो कि निर्भर नहीं है डिज़ाइन में अतिरिक्त सफलताओं पर।

यद्यपि एक वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने की तर्ज पर सरल कार्यों पर प्रशिक्षित, पर्याप्त प्रशिक्षण और पैरामीटर गणना के साथ तंत्रिका भाषा मॉडल मानव भाषा के अधिकांश वाक्यविन्यास और शब्दार्थ को पकड़ने के लिए पाए जाते हैं। इसके अलावा, बड़े भाषा मॉडल दुनिया के बारे में काफी सामान्य ज्ञान प्रदर्शित करते हैं, और प्रशिक्षण के दौरान बड़ी मात्रा में तथ्यों को "याद" करने में सक्षम होते हैं।
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) शब्द की कोई औपचारिक परिभाषा नहीं है। हालाँकि, यह अक्सर अरबों या उससे अधिक के क्रम पर पैरामीटर गणना वाले गहन शिक्षण मॉडल को संदर्भित करता है।
हालाँकि बड़े भाषा मॉडल शब्द की कोई औपचारिक परिभाषा नहीं है, यह अक्सर अरबों या उससे अधिक के क्रम में पैरामीटर गणना वाले गहन शिक्षण मॉडल को संदर्भित करता है। एलएलएम सामान्य प्रयोजन मॉडल हैं जो एक विशिष्ट कार्य (जैसे भावना विश्लेषण, नामित इकाई मान्यता, या गणितीय तर्क) के लिए प्रशिक्षित होने के विपरीत, कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। जिस कौशल के साथ वे कार्यों को पूरा करते हैं, और कार्यों की सीमा जिसमें वे सक्षम हैं, उन्हें समर्पित संसाधनों की मात्रा (डेटा, पैरामीटर-आकार, कंप्यूटिंग शक्ति) का एक कार्य प्रतीत होता है, जो कि निर्भर नहीं है डिज़ाइन में अतिरिक्त सफलताओं पर।

यद्यपि एक वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करने की तर्ज पर सरल कार्यों पर प्रशिक्षित, पर्याप्त प्रशिक्षण और पैरामीटर गणना के साथ तंत्रिका भाषा मॉडल मानव भाषा के अधिकांश वाक्यविन्यास और शब्दार्थ को पकड़ने के लिए पाए जाते हैं। इसके अलावा, बड़े भाषा मॉडल दुनिया के बारे में काफी सामान्य ज्ञान प्रदर्शित करते हैं, और प्रशिक्षण के दौरान बड़ी मात्रा में तथ्यों को "याद" करने में सक्षम होते हैं।