前言
在人工智能技术飞速发展的当下，通用大模型无疑是最受关注的领域之一。它凭借强大的能力打破了传统 AI 模型的局限，为各行业的智能化升级供应了全新可能。本文将从通用大模型的定义出发，深入剖析其核心特点，并详细梳理常见的分类方式，带大家全面认识这一前沿技术。
一、通用大模型：打破任务边界的 AI 新形态
基于深度学习科技构建的大规模人工智能模型，其最显著的优势在于就是通用大模型无需针对每个具体任务单独设计模型，就能灵活处理多种任务和场景。它就像一个 “全能选手”，通过对海量数据的学习，具备了广泛的知识储备，能够在不同任务中快速适配，展现出强大的通用性、强泛化能力和多任务适应性。
1.1 通用大模型的四大核心特点
通用大模型之所以能在众多 AI 技能中脱颖而出，源于其独特的核心特性，这些特性共同支撑起它强大的特性：
（1）大规模参数：模型能力的 “基石”
参数规模是衡量通用大模型能力的重要指标之一。通用大模型的参数量通常达到数十亿甚至万亿级别，庞大的参数就如同模型的 “大脑神经元”，为其捕获复杂的信息模式提供了基础。以 OpenAI 的 GPT-3 为例，其参数量高达 1750 亿，正是依靠如此大规模的参数，它才能在文本生成、问答等任务中展现出接近人类的理解和表达能力。
（2）多任务统一处理：告别 “单一任务局限”
解决数学难题、编写计算机代码，通用大模型都能胜任，真正实现了 “一模型多用途”。就是传统 AI 模型往往只能专注于某一项特定任务，比如专门的翻译模型只能处理翻译工作，问答模型仅能应对问答需求。而通用大模型打破了这一限制，能够同时做完文本生成、翻译、问答、代码编写、逻辑推理等多种任务。无论是撰写文章、翻译外文，还
（3）预训练 + 微调范式：高效适配的 “秘诀”
其能够快速适配不同任务的关键。在预训练阶段，模型通过无监督学习的方式，从海量的无标注素材中学习通用知识，构建起基础的知识框架和语言理解能力。当面对具体任务时，只需采用少量标注数据对模型进行微调，就能让模型快速适配任务需求，大大降低了模型训练的成本和时间，提高了模型的应用效率。就是通用大模型采用 “预训练 + 微调” 的经典范式，这
（4）跨模态能力：融合多类型信息的 “桥梁”
随着技术的发展，部分通用大模型已经具备了跨模态能力，能够支持文本、图像、音频等多种模态的输入和输出。这意味着模型不仅能理解和生成文本，还能 “看懂” 图片、“听懂” 声音，并将不同模态的信息进行融合处理。例如 OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 Gemini，都能实现文本与图像、音频的交互，为用户提供更丰富、更直观的交互体验。
二、通用大模型的分类：从不同维度看 “全能选手” 的差异
通过目前市面上的通用大模型种类繁多，为了更好地理解和应用它们，大家能够根据其功能特点、应用领域和技术架构等不同维度进行分类。
2.1 按功能特点划分：聚焦模型的核心能力
根据通用大模型在作用上的侧重点不同，可将其分为以下三类：
（1）文本生成与理解模型：专注 NLP 领域的 “语言专家”
这类模型以自然语言处理（NLP）为核心，在文本生成、理解相关任务上表现突出。它们能够精准理解人类语言的含义，生成流畅、自然的文本内容，同时还能完成翻译、问答、摘要等任务。
- 代表模型：OpenAI 的 GPT 系列（如 GPT-3、GPT-4）是该类模型的典型代表。GPT 系列模型凭借强大的文本生成能力，在文章创作、文案撰写、对话交互等场景中得到广泛应用，其生成的文本在逻辑性、连贯性上都达到了较高水平。
（2）多模态模型：融合多类型信息的 “全能交互者”
多模态模型打破了单一文本模态的限制，能够处理文本、图像、音频、视频等多种类型的信息，建立多模态之间的交互与转换。它们不仅能 “读文识图”，还能根据多模态输入生成相应的多模态输出，大大拓展了 AI 的应用场景。
- 代表模型：Google 的 Gemini 支持文本、图像、音频的多模态交互，用户许可借助文字描述让模型生成对应的图像，也能上传图像让模型进行分析和描述；OpenAI 的 GPT-4 则增强了对图像和文本的联合处理能力，能够根据图像内容回答相关问题，比如分析图表数据、识别图像中的物体并解释其含义。
（3）代码生成与理解模型：助力编程的 “代码助手”
这类模型专门针对编程场景设计，具备强大的代码生成、调试、补全和跨语言转换能力。无论是新手程序员还是资深开发者，都能借助这类模型提高编程效率，减少重复劳动，解决编程过程中遇到的难题。
- 代表模型通过：Anthropic 的 Claude 和 OpenAI 的 DeepSeek-Coder 都是优秀的代码生成与理解模型。它们支持多种编程语言（如 Python、Java、C++ 等），能够根据用户的需求生成完整的代码片段，还能对已有代码进行调试和优化，甚至能够将一种编程语言的代码转换为另一种编程语言的代码。
2.2 按应用领域划分：贴合不同场景的 “专业执行者”
根据通用大模型的应用范围，可将其分为通用领域模型和垂直领域模型两类：
（1）通用领域模型：服务大众的 “日常助手”
通用领域模型适用于广泛的日常任务，没有特定的行业限制，主导面向大众用户，满足人们在生活、学习、工作中的通用需求。无论是日常对话、写作辅助，还是信息查询、语言翻译，通用领域模型都能献出便捷的服务。
- 代表模型最具代表性的通用领域模型之一。它以对话式交互为主要形式，能够与用户进行自然、流畅的对话，回答用户的各种问题，为用户提供学习资料整理、文章大纲撰写、生活建议等服务，成为了许多人日常生活中的 “智能助手”。就是：OpenAI 的 ChatGPT
（2）垂直领域模型：深耕特定行业的 “领域专家”
垂直领域模型是针对特定行业或领域（如医疗、法律、金融等）进行优化训练的模型，它们具备该领域的专业知识和技能，能够为行业用户给予专业化的解决方案。与通用领域模型相比，垂直领域模型在特定领域的准确性和专业性更高。
- 代表模型：Google 的 Med-PaLM 是专注于医疗领域的垂直领域模型，它通过对大量医疗数据的学习，掌握了丰富的医学知识，能够为医护人员提供医疗问答服务，辅助进行疾病诊断，还能为患者提供健康咨询，在医疗行业的智能化发展中发挥着关键作用。
2.3 按规模划分：适配不同资源环境的 “能力梯队”
参数量的大小直接影响着通用大模型的能力和资源需求，根据参数量规模，可将其分为超大规模模型和中等规模模型：
（1）超大规模模型：能力顶尖的 “重量级选手”
超大规模模型的参数量通常达到千亿级别，这类模型需要庞大的计算资源和海量的数据进行训练，训练成本极高。但同时，它们的能力也最为强大，在复杂任务的处理上表现出色，能够应对各种高难度的需求。不过，由于资源消耗大，超大规模模型通常由大型科技公司研发，主要应用于对模型能力要求极高的场景。
（2）中等规模模型：灵活适配的 “轻量型专家”
中等规模模型的参数量一般在数十亿到百亿级别，相比超大规模模型，其训练和部署所需的资源更少，成本更低。虽然在整体能力上可能略逊于超大规模模型，但中等规模模型在特定任务或资源有限的环境中具有明显优势，能够快速适配任务需求，实现高效部署，广泛应用于中小企业、科研机构等场景。
