大模型通常不需要标注尺寸的原因有以下几点：
1. 数据量足够大：随着深度学习技术的发展，越来越多的大规模数据集被创建出来。这些数据集包含了各种各样的图像和视频，其中许多已经经过标注，可以直接用于训练大模型。因此，大模型在训练过程中不需要再进行额外的标注工作。
2. 自动标注技术：为了提高标注效率，研究人员开发了许多自动标注技术，如基于深度学习的图像分割、语义分割等。这些技术可以自动识别图像中的物体、边缘等信息，并生成相应的标注。这使得大模型在训练过程中不再需要人工标注，从而节省了大量的时间和人力资源。
3. 模型优化：为了提高大模型的性能，研究人员通常会对模型进行超参数调整、正则化等操作。这些操作可以帮助模型更好地学习数据的特征，从而提高模型的预测能力。在这个过程中，模型可能会自动地学习到一些标注信息，从而无需人工标注。
4. 多任务学习：大模型可以通过多任务学习的方式，同时处理多个任务。例如，一个图像分类模型可以在训练过程中同时学习到物体检测、语义分割等任务的信息。这样，模型在训练过程中就不需要单独进行物体检测或语义分割的标注工作。
5. 迁移学习：大模型可以通过迁移学习的方式，利用预训练模型（如CNN）来学习新的任务。预训练模型已经经过大量的标注数据训练，因此在迁移学习的过程中，大模型可以直接使用这些预训练模型的标注信息，而无需重新进行标注工作。
总之，大模型之所以不需要标注尺寸，是因为数据量足够大、自动标注技术、模型优化、多任务学习和迁移学习等多种因素的共同作用。这些因素使得大模型在训练过程中能够自动地学习到标注信息，从而避免了人工标注的繁琐过程。
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