- 提高模型的通用性和灵活性。通用性是指模型在不同的数据集上的适用性，比如模型能否在不同的语言、领域和场景下都能够工作。灵活性是指模型在不同的场景和目标上的调整性，比如模型能否根据用户的需求和偏好来定制和优化自己的表现。大模型可以在不同的领域和任务上进行快速的迁移学习和微调，从而提高模型的通用性和灵活性。迁移学习就是让模型利用已经学习过的知识和能力，来适应新的数据和任务。微调就是在模型的基础上，通过少量的数据和训练，来调整模型的参数，使其更适合特定的任务。比如，阿里云的“通义”大模型系列就可以通过迁移学习和微调，来支持200多个服务场景，包括语音识别、语音合成、文本生成、文本摘要、文本分类、图像识别、图像搜索、图像生成、视频分析、视频生成等，满足不同行业和领域的需求。