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推理大模型是指在实际应用阶段，专门用于执行推理任务的经过优化的大型语言模型。它接收用户输入，通过内部的推理过程，生成相应的输出结果。
普通大模型是指经过大规模数据训练、拥有庞大参数量的基础模型本身。它包含了模型的架构、权重等所有信息，既可以用于进一步训练，如微调，也可以用于推理任务。
推理大模型与普通大模型在侧重点上有明显区别。推理大模型主要关注在实际应用中的效率、速度、成本和资源消耗优化。而普通大模型则更侧重于模型本身的能力、规模、训练过程和潜在用途。
为了在生产环境中高效运行，推理大模型通常会经过一系列优化。包括量化技术降低模型权重精度，剪枝技术移除不重要的连接，模型编译利用硬件加速，以及架构优化等。这些技术使模型更适合实际部署和推理应用。
总结来说，推理大模型是普通大模型经过优化后，更适合在实际应用中进行高效推理的版本。普通大模型是基础，经过量化、剪枝等优化技术处理后，变成专门用于生产部署的推理大模型，主要应用于线上服务、边缘计算和实时推理等场景。