问题一：“小模型”与“大模型”的有什么区别？
“小模型”与“大模型”的有什么区别？
参考回答：
“小模型”是针对特定应用场景需求进行训练，能完成特定任务，但换到另一个应用场景中可能不适用；“大模型”则是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则，基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调或不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。
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问题二：多模态预训练大模型有哪些应用场景？
多模态预训练大模型有哪些应用场景？
参考回答：
多模态预训练大模型的应用场景包括图像生成等任务，如OpenAI研发的DALL·E和CLIP模型。
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问题三：谷歌的MUM模型是什么？
谷歌的MUM模型是什么？
参考回答：
谷歌的MUM模型是一个多任务统一模型，基于大量的网页数据进行预训练，擅长理解和解答复杂的决策问题，能够理解75种语言，从跨语言多模态网页数据中寻找信息。
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问题四：视觉预训练大模型有什么潜在应用？
视觉预训练大模型有什么潜在应用？
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视觉预训练大模型，如ViTransformer等，具备视觉通用能力，可能在自动驾驶等依赖视觉处理的领域加速应用。
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问题五：预训练模型的主要思想是什么？
预训练模型的主要思想是什么？
参考回答：
预训练模型的主要思想是迁移学习，即当目标场景的数据不足时，首先在数据量庞大的公开数据集上训练模型，然后将其迁移到目标场景中，通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到需要的性能。
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