语言大模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它通过训练大量的文本数据，学习到丰富的语言知识和语义信息。这种模型通常具有数亿甚至数十亿的参数，能够理解和生成人类语言，广泛应用于机器翻译、问答系统、文本摘要等任务。技术发展的轨迹从早期的深度神经网络演进到预训练加微调模式，再发展至当前的预训练加提示训练模式，这标志着其在仿真人类思维方式进行交流方面的进一步突破。 大型语言模型能够显著增强研究报告的编写效率，通过采纳精细化的询问策略，分析师在研究过程中能够实现效率的最优化。此外，这一模型还能够提供全面的文本编辑支持，包括校正、查重、以及文风润色等功能，从而确保分析师提交的工作成果达到更高的质量标准。