大模型的特点是拥有泛化能力、涌现能力，思维链（COT），能处理海量数据，一个模型可以搞定大多数任务；
而小模型主要是参数量小，它的参数在数百万到数亿。小模型没有泛化能力，在简单的文本分类等垂直领域的具体任务上表现较好，但是处理复杂任务时表现不佳。但小模型也有优点，那就是训练成本相对低，部署相对容易。所以，面对一个任务，我们也不是一味使用大模型，而是要权衡成本和效果，选择最适合的模型。
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