基础模型（Foundation Models）是人工智能领域的一个重要进步，它们通过在大规模数据集上的预训练，为各种任务提供了强大的能力和灵活性。通过适当的评估和定制，基础模型可以为企业带来显著的价值和创新机会。随着技术的不断发展，基础模型将继续在多个领域发挥关键作用。基础模型使用深度神经网络架构，通过自监督学习技术训练，能从数据中自动学习特征。在大规模、多样化的数据集上进行训练，能泛化到多种不同的任务。可以通过微调（Fine-tuning）等方式，适应特定的下游任务，如文本生成、图像识别等。基础模型的参数数量通常非常庞大，例如GPT-3拥有1750亿个参数。