AI大模型是一个综合性的概念，以下是对其较为准确的定义阐述：

1、基本构成

大量参数与复杂结构：AI大模型是指由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数的机器学习模型。这些参数赋予了模型强大的表达能力和学习能力。

深度学习技术基础：基于深度学习技术，特别是深度神经网络架构，如常见的Transformer架构等，通过多层神经网络结构对输入数据进行逐层抽象和特征提取。

2、训练机制

预训练与微调：通常采用预训练加微调的训练模式。先在大规模无标注数据上进行预训练，让模型学习到通用的语言、特征等信息;然后在特定任务或有标注的数据上进行微调，使其适应具体的应用场景。

自监督学习与半监督学习：常利用自监督学习或半监督学习方法，能够在海量数据中自动学习有用的特征和模式，减少对大量标注数据的依赖。

3、核心特征

强大的泛化能力：经过大规模数据的训练，能够捕捉到丰富的特征和复杂的模式，从而对未见过的数据也有较好的预测能力和理解能力，可推广到多种类似的任务和场景中。

涌现能力：当模型的训练数据和参数达到一定规模时，会涌现出一些意想不到的、更复杂的能力和特性，如更强的逻辑推理、知识整合等能力，展现出类似人类的智能。

多任务学习与迁移学习：可以在同时学习多种不同任务的过程中，掌握更广泛和泛化的知识技能;还能将在一个领域学到的知识迁移到其他相关领域，提高模型的适用性和效率。

4、常见类型

语言大模型：主要用于自然语言处理领域，如GPT系列、BERT等，可理解和生成人类语言文本，执行文本生成、机器翻译、情感分析等任务。

视觉大模型：应用于计算机视觉领域，用于图像处理和分析，可实现图像分类、目标检测、图像生成等任务。

多模态大模型：能够同时处理和理解多种类型的数据，如文本、图像、音频等，实现跨模态的信息融合与生成，典型代表有OpenAI的CLIP模型。

5、应用领域

广泛适用性：已在多个领域得到广泛应用，包括搜索引擎、智能体、相关垂直产业及基础科学等领域，推动了各行业的智能化发展。

总的来说，AI大模型是一种具有大量参数和复杂结构的深度学习模型，通过预训练和微调等方式，具备强大的泛化能力、涌现能力和多任务学习能力，以语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等形式广泛应用于各个领域。