大语言模型的迁移学习指的是将在一个任务上训练过的大语言模型迁移到其他任务上进行微调或直接应用。

迁移学习是一种机器学习方法，其中一个已经为一个任务训练过的模型被用作初始点，然后重新使用在为另一个任务开发模型的过程中。

这种方法可以通过从已学习的相关任务中转移知识，来改进学习新任务的效果。

在大语言模型中，迁移学习可以使模型能够利用在大量文本数据上预训练获得的知识，来更好地解决各种自然语言处理任务。