大模型相比基于垂直领域的AI模型主要有以下两点优势：

一、大模型更具智慧性，将传统数据的被动输入获得结果改变为主动输出创新成果

（1）自处理后闭环优化
无论是ChatGPT还是其他大模型，其基本技术思路都是先预训练大模型与再进行后期闭环优化微调。在预训练大模型的基础上，使用数百亿条文本数据对特定模型进行微调式训练，使其能够自动进行语言理解、问答、翻译、决策等多种任务处理，并且通过交互与反馈不断进行闭环优化。

（2）自感知后创新学习
突破传统AI模仿式学习范式，大模型能够主动感知理解语言、事物，围绕庞大的数据特征，依托海量模型压缩算法，实现多维度逻辑交互，形成概率最大、最有可能发生的结果。

（3）自适配后场景复用
传统模型通常需要依靠确定性业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优，不仅消耗算力而且无法在更多行业复用。而大模型不仅可以在不同行业复用，而且能够通过积累的经验持续迭代从而实现性能升级。

二、推动AI应用扁平化，降低人工智能部署门槛，构建应用新范式

（1）推动AI研发范式标准化
通过“零样本”或小样本微调，大模型可以在多种任务上实现较好效果，具有很强的泛化能力。大模型训练实现上下游分工、流水线协同，形成“预训练＋微调”新范式，带来了新的标准化AI研发逻辑，实现AI模型在更统一、更简单的方式下规模化生产，增强了人工智能在不同业务场景的性能。

（2）降低AI应用开发门槛
大模型的通用性、泛化性和“预训练＋微调”等新开发范式，让AI场景应用的模型定制流程更标准化，效果优化更简单，有效降低了对数据标注、算法调优的能力要求，使AI应用研发更便捷。

（3）促进AI应用产业化
围绕大模型基础共性平台，研发人员可以通过调用API，高效地布局AI开发MaaS（模型即服务）微服务，加速人工智能产业化进程，极大降低AI开发门槛，让更多企业或开发者能够低成本、高效率地获得AI能力。