SD大模型主要分为基础模型、微调模型和领域专用模型三大类，它们在参数规模、训练方式和应用场景上各有特点。以下从核心分类维度展开说明：
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基础模型（Base Model）
通过海量通用数据预训练而成，参数规模通常超过百亿级，具备通用文本理解与生成能力。典型代表如GPT-3、PaLM等，适用于开放域任务但需二次开发。 -
微调模型（Fine-tuned Model）
在基础模型上通过指令微调或RLHF优化，例如ChatGPT、Claude等。特点是通过人类反馈强化对齐性，显著提升对话安全性和任务完成度，适合直接部署。 -
领域专用模型（Domain-specific Model）
针对医疗、金融等行业数据专项训练，如Med-PaLM、BloombergGPT等。优势在于专业术语理解和垂直场景准确率，但需持续注入领域数据保持时效性。
选择时需权衡计算成本与需求匹配度：基础模型灵活性高但开发门槛高，微调模型适合快速应用，领域模型则在专业场景表现最优。未来多模态融合与小型化将是演进方向。
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