大型語言模型 (英語: large language model; LLM) 是chi̍t chióng gí-giân bô͘-hêng， iû chē-chē chham-sò͘ (thong-siông 10 ek gōa ê khoân-tiōng) 的人工神經網路組成，使用自監督學習抑半監督學習對大量無標記文本進行訓練。大型語言模型佇2018年左右出現，然後佇各種任務中有出色的表現。雖然這个術語無正式的定義，毋過伊通常講的是參數數量佇幾若十億抑閣較濟數量級的深度學習模型。大型語言模型是通用的模型，佇廣泛的任務中表現出色，嘛未針對一項特定个任務 (親像情感分析，號名實體識別抑數學推理) 來進行訓練。雖然佇預測文據中的下一个單詞等簡單任務上接受過訓練，毋閣發現具有足額訓練佮參數數量的神經語言模型會當掠著人類語言的大部分語法佮意思。另外，大型語言模型展示了相當濟關於世界的常識，並且會曉佇訓練過程共大量事實記tiâu。