在大模型的语境中，
神经网络
是一种模拟人脑神经元连接方式设计的计算模型，是支撑大模型实现复杂智能任务的核心架构。
从结构上看，它由大量人工神经元（也叫节点）按照一定规则连接形成多层网络。这些神经元通常分为输入层、隐藏层和输出层：输入层负责接收原始数据（比如文本、图像的数字化信息）；隐藏层是网络的 “核心处理区”，层数和节点数量会根据模型复杂度大幅调整，大模型的 “大” 往往就体现在隐藏层的深度和宽度上；输出层则输出处理结果（比如识别出的物体类别、生成的文本内容）。
神经元之间通过 “权重” 连接，权重可以理解为不同神经元之间信号传递的 “强度”。在模型训练过程中，网络会通过海量数据不断调整这些权重 —— 就像人脑通过反复学习优化神经突触的连接强度一样。当输入数据进入网络时，每个神经元会对接收的信号进行加权求和，并通过激活函数（一种模拟神经元 “兴奋” 或 “抑制” 状态的数学函数）处理后，将结果传递给下一层神经元，最终经多层传递得到输出。
在大模型中，神经网络的作用至关重要。以自然语言处理大模型为例，它能通过深层神经网络捕捉文本中的上下文关系、语义逻辑甚至细微的情感倾向。比如，当处理 “苹果” 这个词时，网络能根据上下文判断是指水果还是科技公司，这背后是无数神经元通过复杂的权重协作，将输入的文字转化为蕴含语义的向量表示，并完成后续的推理、生成等任务。
大模型的神经网络往往具有 “深度” 和 “广度” 的特征：深度指隐藏层数量极多（可能达到上千层），能逐步提取数据中从简单到复杂的特征；广度则指每层包含的神经元数量庞大，可同时处理海量的信息维度。这种复杂结构让大模型能处理更抽象、更复杂的任务，但也对计算资源提出了极高要求。