大型模型训练指的是利用大量数据和计算资源进行深度学习模型的训练过程。实现大模型训练通常需要高性能计算硬件和大规模数据集，例如大型GPU群集和分布式存储系统。它可以用于图像、语音、自然语言处理等各种领域的深度学习应用。

大型模型训练的主要挑战包括数据预处理、模型设计、超参数调节和计算资源分配等。为了处理这些挑战，研究人员通常采用高效的数据并行和模型并行技术，例如多机多卡并行、混合精度训练等。

大型模型训练已经在许多领域取得了显著的进展，例如计算机视觉中的超分辨率、目标检测和图像分割，自然语言处理中的机器翻译、语言生成和文本分类等。