视频字幕
通用模型和推理模型是机器学习领域的两个重要概念。通用模型通常指经过大规模数据训练、具备广泛能力、能够处理多种不同任务的模型。而推理模型则侧重于在实际应用阶段对新数据进行预测或生成输出，通常经过效率优化以实现快速推理。
通用模型是人工智能的核心基础，它们经过大规模数据的训练，具备处理多种不同任务的广泛能力。比如大型语言模型可以同时进行文本生成、翻译、问答等多种任务。通用模型就像一个多才多艺的专家，是AI能力的源头和基础。
推理模型专注于实际应用阶段，它接收新的输入数据，快速进行处理并输出预测结果。为了在实际部署中达到高效性能，推理模型通常会经过各种优化，比如模型压缩、量化等技术，以实现更快的推理速度和更低的资源消耗。
通用模型和推理模型的关系可以这样理解：通用模型侧重于能力的广度和训练阶段，它是AI能力的源头；而推理模型侧重于应用的效率和部署阶段，它是能力的实际应用形态。一个通用模型在被部署用于实际预测时，就转变为推理模型，并且通常会经过优化以提高效率。
总结一下，通用模型和推理模型的区别在于侧重点不同：通用模型强调"能做什么"，关注能力的广度和训练阶段；推理模型强调"如何使用"，关注应用的效率和部署阶段。两者相辅相成，通用模型提供了AI能力的基础，推理模型则是这些能力在实际应用中的体现，共同构成了完整的人工智能应用生态系统。