在人工智能（AI）的领域，我们常常听到“大模型”和“传统AI”这两个术语。那么，这两者之间究竟有何区别？

今天，我们就来深入探讨一下这个问题。

1、算法和模型结构

大模型（LLM）是基于深度学习算法的，使用大规模的神经网络模型进行训练。这使得LLM具有更强大的语言处理能力和生成能力。而传统AI通常使用基于规则、模板和手工特征工程的浅层算法，难以处理复杂的语言任务。

2、灵活性和可扩展性

LLM可以根据任务需求进行灵活的调整和扩展，以适应不同的应用场景。而传统AI则通常需要重新设计和实现算法和模型，无法快速地适应新的应用需求。

3、数据规模和多样性

LLM需要大规模、多样化的语言数据进行训练，以便学习到更全面的语言规律和特征。而传统AI通常需要的数据量较小，数据多样性也较低。

4、任务范围和性能方面

LLM可以处理多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等，具有更广泛的任务范围和更高的性能。而传统AI通常只能处理特定领域的简单任务，如图像识别、语音识别等。

5、计算资源和成本

LLM需要大量的计算资源和成本进行训练和推理，包括高性能的计算机、GPU等。而传统AI则通常需要的计算资源和成本较低，可以更容易地进行部署和应用。

传AI与大模型在算法和模型结构、灵活性和可扩展性、数据规模和多样性、任务范围和性能、以及计算资源和成本等方面存在着显著的区别。

结合最新的信息，我们进行更深入的探讨AI与大模型发展：

人工智能与大模型的技术进步：斯坦福大学的人工智能研究所发布的《2024年人工智能指数报告》显示，尽管人工智能在某些任务上已能超越人类表现，但这并不意味着它在所有领域都能取代人类。这提醒我们，尽管AI技术迅速发展，它仍然存在局限性。企业和开发者在推进AI应用时，应认识到AI的这一特性，合理利用其在特定领域的优势，同时探索人类与AI的最佳协作方式 1 。

国内AI大模型的适用性比较：人民网财经研究院发布的《2024年中国AI大模型产业发展报告》对国内市场占有率较高的AI大模型进行了功能和适用性分析。例如，讯飞星火认知大模型具备文本生成、语言理解、知识问答等多种能力，而文心一言大模型则擅长听懂复杂句式和专业术语，适用于文学创作、商业文案撰写等领域 2 。

大模型年度榜单：根据大模型开源开放评测体系司南（OpenCompass2.0）的评测，GPT-4-Turbo在各项评测中表现最佳，而国内厂商如智谱清言GLM-4、阿里巴巴Qwen-Max、百度文心一言4.0也紧随其后。这表明国内大模型在某些方面已接近国际顶尖水平，但在复杂推理等方面仍有提升空间 3 。

国内AI大模型的技术发展：国内大模型技术主要分为自研效果复现类和基于开源迭代类。例如，百川智能通过对LLaMA框架进行修改以提升训练时的吞吐，并在中文语料方面取得显著进展 4 。

AI大模型的产业发展趋势：中国AI大模型产业发展报告指出，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地，未来发展潜力巨大。报告还提到了国内AI大模型产业面临的挑战，如算力瓶颈、主流架构局限、高质量训练数据集的不足等 5 。

综上所述，AI与大模型之间的区别不仅在于技术层面，还包括应用场景、性能表现、以及产业发展的趋势和挑战。这些新信息可以帮助您更全面地理解AI与大模型的区别，并为您的文章增添更多细节和深度。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

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👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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