随着人工智能大模型技术的逐渐成熟，人工智能领域的产业发展实现了模型表现、开发工作流、运维效率和市场创新等方面的提升。
在《人工智能大模型产业创新价值研究报告》中，大模型之家指出基于海量的数据与训练，人工智能大模型拥有更强的泛化能力。在能够有效解决人工智能产业面临的三大痛点：数据不足、开发成本高和跨场景应用能力弱。
大模型的泛化能力，代表着它在经过有限数据训练后，所获取的知识和模式是如何在全新数据上得以有效应用的。这使得大模型能够在陌生情境下进行恰当的推理、信息填充以及内容生成，展示出卓越的适应性和智能表现。这种能力源自于模型对多样上下文的理解，以及对数据中隐藏关联的捕捉，让其能够以更普适、更全面的方式应对现实世界中的多变挑战。
许多产业领域的数据量有限，或者数据质量不高，导致传统的人工智能模型难以训练出好的效果。人工智能大模型可以通过预训练和迁移学习的方式，利用海量的通用数据和知识，提升模型的泛化能力和通用性，降低对标注数据的依赖，从而解决数据不足的问题。
同时，传统的人工智能模型开发需要大量的人力、物力和时间投入，而且每个任务或领域都需要定制化的模型，导致开发成本高昂。这是因为传统的人工智能模型往往基于规则或符号的方法，需要人为地设计和编码知识、逻辑和算法，而且难以处理复杂、模糊和不确定的问题。
人工智能大模型可以通过提供通用或专用的平台和工具，为开发者提供便捷高效的开发环境和资源，如数据预处理、模型训练、模型部署、模型优化等，从而降低开发门槛和成本，提升开发效率和质量。
除此之外，传统的人工智能模型往往只能在特定的任务或领域中表现良好，而在复杂多变的实际应用场景中，难以满足用户的需求和期望。人工智能大模型可以通过融合多种模态（如文本、图像、语音等）和多种任务（如分类、生成、检索等）的信息，实现跨模态理解和生成能力，从而提升应用效果，满足更多元场景的需求。
而在面向更加细分的领域与场景，同时也需要通过知识图谱、迁移学习和联合学习等技术，高效融合不同垂直领域的专业知识，构建具有领域专长和业务逻辑的专业大模型，能够针对各行各业的特定场景和问题提供智能解决方案，从根本上降低大模型的下游应用成本和门槛，让更多的企业和机构能够便捷地接入大模型的强大能力，提升自身的效率和创新力。
对此，澜舟科技创始人兼CEO周明曾对大模型之家表示：针对不同企业的不同需求，模型的参数量也未必是判断是否符合企业发展的唯一指标。上万亿的模型可能在某些任务上具有优势，但也可能存在泛化能力差、难以迁移等问题。行业大模型相比通用大模型将给企业带来更加精准的解决方案，并且从成本角度出发，更有针对性地选择大模型，在降低模型部署、运行、数据标注、模型训练等方面都能实现提高效率和降低成本。
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