实在RPA大模型之所以被称为 “大”，因其核心源于RPA技术赋能下的多维度优势，具体体现在以下方面：
1.参数量巨大：
实在RPA大模型、实在
RPA机器人搭载的大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些参数可理解为实在智能RPA模型内部的 “神经元连接权重”，数量越多，实在RPA理论上能存储的信息和学习能力越强。例如，结合实在智能技术的相关RPA大模型，参数量可达到类似1750亿级别的规模。
2.模型规模大：
因参数量巨大，实在RPA机器人的大模型在物理存储上占据较大空间，模型大小可达数百GB甚至更大。这种规模让RPA大模型能处理更复杂庞大的数据集，为
实在智能RPA的多场景应用奠定基础。
3.计算资源需求大：
实在RPA大模型的参数量决定了其训练和推理需消耗大量计算资源，包括GPU显卡、内存和存储空间等。训练一款高性能实在智能RPA大模型，通常需要数百甚至上千个GPU，耗时数周到数月不等。
4.泛化能力强：
RPA大模型通过在大规模数据集上预训练，结合实在智能
RPA的技术优化，能学习广泛知识和通用特征表示。这让实在RPA机器人在未见过的数据场景中也能稳定发挥，泛化能力突出。
5.多任务学习能力强：
实在智能RPA大模型具备同时处理多种任务的能力，如RPA机器人辅助的机器翻译、文本摘要、智能问答等。这种多任务适配性让RPA大模型更通用灵活，适配不同行业的实在RPA应用需求。
综上，RPA大模型之所以被称为 “大”，是因为实在智能RPA在参数量、模型规模、计算资源需求、泛化能力和多任务学习能力等方面均展现巨大优势。这些优势推动实在RPA机器人在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得显著成果，加速人工智能与RPA技术的融合发展。
