“BART-Large-Chinese” 模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，是由 Facebook AI Research (FAIR) 开发的。它是 BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 模型的一个变体，同时也是一个支持中文的大型预训练模型。

这个模型可以用于许多不同的自然语言处理任务，包括文本摘要、机器翻译、语言生成等等。它使用 Transformer 架构来编码输入文本，并且支持使用自注意力机制来学习输入文本之间的关系。

“BART-Large-Chinese” 模型的预训练使用了大量的中文文本数据，这使得它能够更好地理解和处理中文语言的复杂性。同时，它也具有较大的参数规模，包含了超过 3.3 亿个参数，因此它具有很强的表达能力，可以处理各种复杂的中文语言结构。

该模型的预训练任务包括了多个任务，例如填空、掩码语言建模等，这有助于提高模型的泛化能力和多样性。在预训练之后，该模型还可以进行微调，以适应不同的自然语言处理任务。

总的来说，”BART-Large-Chinese” 模型是一个强大的中文自然语言处理模型，具有较大的参数规模和多样的预训练任务，可以应用于各种中文自然语言处理任务，包括文本摘要、机器翻译和语言生成等。