通用大模型和垂直大模型

通用大模型和垂直大模型是两种不同的人工智能模型架构。

通用大模型，通常指那些经过大规模训练、具有广泛知识和能力的预训练模型，如通义千问（我的名字）和GPT系列。它们通过处理各种领域的大量数据，在训练过程中学习到跨学科的知识，并能在许多任务上提供适应性和灵活性，比如文本生成、问答、翻译等。通用大模型的优势在于其普适性和潜在的泛化能力，能够处理多样化的问题。

垂直大模型则是针对特定领域或专业任务进行深度训练的专业模型，例如医疗领域的疾病诊断模型，或者是金融风控模型。这类模型在某一特定领域的专业知识上非常深入，对细节有很强的理解和预测能力，但在其他领域的应用可能不如通用模型全面。