大模型在模型训练中的作用是提高模型的性能和效率。模型训练就是让计算机通过数据和算法来学习和优化自己的能力，从而可以完成不同的任务，比如识别图片中的物体，或者回答用户的问题。
大模型可以让模型训练更加高效和有效，具体体现在以下几个方面：
- 提高模型的准确率和鲁棒性。准确率是指模型对数据的正确分类或预测的比例，比如模型能否正确地识别出图片中的猫和狗。鲁棒性是指模型对数据的噪声和异常的抵抗能力，比如模型能否在图片模糊或者有遮挡的情况下仍然识别出正确的物体。大模型可以从大量的数据中学习到更多的知识和规律，从而提高模型的准确率和鲁棒性。比如，百度文心大模型4.0就可以从海量的文本、图像、语音和视频数据中学习，从而在多个领域和任务上取得了最佳的效果，比如在自然语言理解、机器翻译、图像生成等方面都超过了人类的水平。