大模型相比基于垂直領(lǐng)域的AI模型主要有以下兩點優(yōu)勢：

一、大模型更具智慧性，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的被動輸入獲得結(jié)果改變?yōu)橹鲃虞敵鰟?chuàng)新成果

（1）自處理后閉環(huán)優(yōu)化
無論是ChatGPT還是其他大模型，其基本技術(shù)思路都是先預(yù)訓(xùn)練大模型與再進(jìn)行后期閉環(huán)優(yōu)化微調(diào)。在預(yù)訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ)上，使用數(shù)百億條文本數(shù)據(jù)對特定模型進(jìn)行微調(diào)式訓(xùn)練，使其能夠自動進(jìn)行語言理解、問答、翻譯、決策等多種任務(wù)處理，并且通過交互與反饋不斷進(jìn)行閉環(huán)優(yōu)化。

（2）自感知后創(chuàng)新學(xué)習(xí)
突破傳統(tǒng)AI模仿式學(xué)習(xí)范式，大模型能夠主動感知理解語言、事物，圍繞龐大的數(shù)據(jù)特征，依托海量模型壓縮算法，實現(xiàn)多維度邏輯交互，形成概率最大、最有可能發(fā)生的結(jié)果。

（3）自適配后場景復(fù)用
傳統(tǒng)模型通常需要依靠確定性業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)，不僅消耗算力而且無法在更多行業(yè)復(fù)用。而大模型不僅可以在不同行業(yè)復(fù)用，而且能夠通過積累的經(jīng)驗持續(xù)迭代從而實現(xiàn)性能升級。

二、推動AI應(yīng)用扁平化，降低人工智能部署門檻，構(gòu)建應(yīng)用新范式

（1）推動AI研發(fā)范式標(biāo)準(zhǔn)化
通過“零樣本”或小樣本微調(diào)，大模型可以在多種任務(wù)上實現(xiàn)較好效果，具有很強(qiáng)的泛化能力。大模型訓(xùn)練實現(xiàn)上下游分工、流水線協(xié)同，形成“預(yù)訓(xùn)練＋微調(diào)”新范式，帶來了新的標(biāo)準(zhǔn)化AI研發(fā)邏輯，實現(xiàn)AI模型在更統(tǒng)一、更簡單的方式下規(guī)?；a(chǎn)，增強(qiáng)了人工智能在不同業(yè)務(wù)場景的性能。

（2）降低AI應(yīng)用開發(fā)門檻
大模型的通用性、泛化性和“預(yù)訓(xùn)練＋微調(diào)”等新開發(fā)范式，讓AI場景應(yīng)用的模型定制流程更標(biāo)準(zhǔn)化，效果優(yōu)化更簡單，有效降低了對數(shù)據(jù)標(biāo)注、算法調(diào)優(yōu)的能力要求，使AI應(yīng)用研發(fā)更便捷。

（3）促進(jìn)AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)化
圍繞大模型基礎(chǔ)共性平臺，研發(fā)人員可以通過調(diào)用API，高效地布局AI開發(fā)MaaS（模型即服務(wù)）微服務(wù)，加速人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，極大降低AI開發(fā)門檻，讓更多企業(yè)或開發(fā)者能夠低成本、高效率地獲得AI能力。