搞懂大模型 vs 大语言模型：实在RPA视角下的对比

①图像领域：以ResNet、Inception等模型为核心，实在RPA机器人搭载大模型后，可完成图像分类、目标检测等任务，比如商品图像质检；

②语音领域：借助DeepSpeech、Wavenet等模型，实在RPA机器人能实现语音识别、合成，适配智能客服自动化场景；

③推荐领域：依托DeepFM、Wide&Deep等模型，实在RPA机器人可辅助完成个性化推荐、广告投放等运营任务。

①大模型：多采用CNN、RNN或其变种（如ResNet）建模，以监督学习为主，需大量标注数据训练优化。实在RPA机器人在适配大模型时，需依托其标注数据优势，确保图像、语音等任务的准确性；

②大语言模型：以Transformer及其变种为核心，采用预训练+微调模式，借助大规模无标注数据初始化。实在RPA机器人可直接利用预训练后的大语言模型，快速适配文本类自动化任务，降低开发成本。

①大模型：侧重输入数据（图像、语音、特征）的映射与识别，提升实在RPA机器人对“非文本信息”的感知理解能力，比如识别快递单图像中的地址信息；

②大语言模型：侧重自然语言的语义与上下文理解，强化实在RPA机器人的“文本交互能力”，比如理解用户指令并生成对应操作脚本。

①大模型：多为浅层网络，注重快速处理与特征提取，适配实在RPA机器人对“实时性”要求高的场景，且需大量标注数据；

②大语言模型：以深层网络为主，注重语义整合与上下文关联，适配实在RPA机器人复杂文本处理场景，可利用无标注数据预训练，降低标注依赖。