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大模型（Large Model）是指具有數百萬或數十億個參數的深度神經網絡模型，這種模型經過專門的訓練過程，能夠對大規模數據進行復雜的處理和任務處理。

大模型需要占用大量的計算資源、存儲空間、時間和電力等資源來保證它的訓練和部署。相比之下，小模型（Small Model）是指具有較少參數的深度神經網絡模型。小模型常常運行速度更快，也更加輕便，適用于一些計算資源和存儲空間較少的設備或場景，例如移動設備或嵌入式設備。

在實際應用中，選擇大模型或小模型取決于需要解決的問題和可用資源。大模型通常在自然語言處理、計算機視覺、推薦系統等方面表現良好，它們通常需要高性能計算資源的支持，例如標準的GPU或云端集群。

小模型適合解決一些簡單的、小規模的問題，例如信用卡欺詐檢測等，它們具有更快的推理速度，可以在低功耗設備上運行，例如智能手機或物聯網設備。

大模型能解決的問題

大規模預訓練可以有效地從大量標記和未標記的數據中捕獲知識，通過將知識存儲到大量的參數中并對特定任務進行微調，極大地擴展了模型的泛化能力。在應對不同場景時，不再從0開始，只需要少量的樣本進行微調。

再比如BERT已經訓練好了，我們要做下游任務，做一個句子的情感分析。那么就會在BERT的輸入token中加入一個 class token，這個和vit的做法一樣，encoder以后用class token的向量做一下linear transoformation和softmax和gt做損失訓練，所以這一步可以直接初始化BERT模型的預訓練參數做finetune，效果要更好。收斂的又快，loss又低。

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