大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。这些模型可以应用于处理大规模的数据和复杂的问题。

传统的机器学习模型，如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯等，规模较小，只能处理少量的数据。而深度学习模型则可以包含数百万个参数，处理海量数据。超大规模深度学习模型甚至可以达到百亿级别的参数，需要使用超级计算机进行训练。

大模型具有处理大规模数据能力强、处理复杂问题能力强和具有更高的准确率和性能等优点。

然而，大模型也有一些缺点，比如训练和推理时间较长，模型规模较大，存储成本较高。以及大模型需要更高的计算能力，需要使用更强的计算机和计算资源，加大了相关的投入成本。

总之，大模型的引入为机器学习带来了更广泛的应用场景和更高的表现能力，同时也带来更高的计算成本和存储成本。