计算机AI大模型是指使用深度学习和大数据技术构建的能够模拟人类智能、处理复杂任务的计算机模型。这些模型通常基于神经网络，通过对大量数据进行训练，能够学习和理解数据的模式和关系，从而做出预测、分类、生成文本、图像等。

计算机AI大模型具有以下特点：

1、规模大：这些模型通常需要大量的计算资源和数据来训练，模型参数量可以达到亿级别。
2、能力强：大模型能够处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
3、泛化能力好：通过在大规模数据集上训练，大模型能够学习到广泛适用的知识和模式，从而在不同任务上表现良好。

计算机AI大模型的应用领域包括但不限于：

1、自然语言处理（NLP）：如语言翻译、文本摘要、问答系统等。
2、计算机视觉：如图像分类、目标检测、图像生成等。
3、语音识别：如语音助手、语音转文本等。
4、机器人和自动化：如机器人控制、自动驾驶等。

一些著名的计算机AI大模型包括：

1、Transformer：由谷歌开发的用于自然语言处理的模型架构。
2、BERT：由谷歌开发的用于自然语言处理的预训练模型。
3、GPT：由OpenAI开发的用于自然语言生成的模型。
4、AlphaGo：由DeepMind开发的用于围棋和其它复杂游戏的模型。

这些大模型的发展推动了人工智能技术的进步，并在许多领域实现了突破性的应用。