赛文研究院7ts.品大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，主要特征表现为海量参数、跨模态、预训练+精调以及迁移学习等大模型是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。其特征是能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。大模型表现特征海量参数跨模态结合场景数据与行百亿、千亿参数规模可处理多种类型的数行业业领域知识进行·ChatGPT,17501亿“专教”，形成专据，包括文本、图像大模型GPT4,18000Z属行业领域大模型声音等，并实现跨模·文心一言，2600亿盘古，2000亿态任务处理通用大模型·参数规模庞大(百亿、千亿预训练精调迁移学习模型结构复杂训练时间长预训练：通过大量大模型无标签数据学习通可将其他领域学到的用特征；知识迁移到新任务和参数规模较小精调：针对下游任新领域，使得在新任小模型结构相对简单务进行小规模标注务的学习能力更快训练时间较短数据的二次训练3
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