大模型有什么特点？

大模型是参数量规模庞大、依赖海量数据与算力、通用性强的一类机器学习模型，特点包括参数规模巨大（GPT-3达1750亿参数、PaLM达5400亿）、一个模型可支撑多种任务以降低AI应用门槛。大模型解决的是单一模型难以覆盖复杂任务的问题，并不解决数据质量差与算力成本高的问题。

1）‌参数量巨大‌：例如GPT-3参数达1750亿，PaLM参数量达5400亿。‌‌

2）‌依赖海量数据与算力‌：大模型需要通过在海量的数据集上训练，才能拥有推理能力；而海量数据的处理，需要有顶级计算能力支持。

3）‌通用性强‌：一个模型可支撑多种任务（如文本生成、图像识别），从而可以降低AI的应用门槛。‌‌‌‌