大模型（也称为大型神经网络或深度学习模型）需要联网才能使用的原因主要有以下几点：
1. 数据输入：大模型的训练和预测通常需要大量的数据。这些数据可能来自各种来源，如图像、文本、音频等。为了从这些数据中学习和提取特征，模型需要通过网络接收和处理这些数据。
2. 参数更新：大模型的训练过程涉及到大量的参数更新。这些参数的更新通常需要通过网络传输到服务器进行计算。例如，梯度下降算法中的梯度传播就需要通过网络将梯度信息发送到服务器进行计算。
3. 模型推理：当模型训练完成后，用户可以通过网络请求模型进行推理。例如，用户可以使用模型预测某个图片的内容或者分析某个文本的情感倾向等。
4. 模型更新：为了保持模型的性能和准确性，需要定期对模型进行更新。这通常涉及到下载最新的训练数据、重新训练模型以及上传更新后的模型。这些操作都需要通过网络完成。
5. 分布式计算：大模型的训练和推理通常需要大量的计算资源。通过将模型部署在多个服务器上，可以实现分布式计算，从而提高计算效率。这种分布式计算通常需要通过网络进行通信和数据交换。
6. 云服务支持：许多大模型的训练和推理需要依赖云计算平台。这些平台提供了丰富的计算资源、存储空间和网络带宽，使得大模型能够高效地运行。
总之，大模型需要联网才能使用的原因是多方面的。无论是数据输入、参数更新、模型推理、模型更新还是分布式计算，都离不开网络的支持。随着人工智能技术的发展，未来可能会有更多的创新应用出现，进一步推动大模型的发展。
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