“AI编程大模型”这个术语可能指的是使用大型神经网络模型进行AI编程的概念。

大型神经网络模型是深度学习领域的一部分，通常包含数百万甚至数十亿个参数。

这些模型的规模较大，需要大量的计算资源进行训练和推断。

一个著名的例子是GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3），它是由OpenAI开发的一种大型语言模型。

GPT-3拥有1750亿个参数，通过在大量文本数据上进行预训练，可以执行各种自然语言处理任务，例如文本生成、翻译、问答等。这种大型模型的优势在于能够学习复杂的模式和表示，使其在多个领域都表现出色。

在AI编程中，使用大型神经网络模型可以带来更强大的自动化编程和代码生成能力。

例如，类似OpenAI Codex的模型可以理解自然语言描述，并生成对应的程序代码，为开发者提供更高效的编程支持。

总体而言，AI编程大模型指的是使用具有大规模参数的深度学习模型进行自动化编程任务的方法。

这些模型通过学习大量数据和复杂模式，能够生成复杂而高效的程序代码。