大规模：基础模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，这意味着它们能够捕捉到数据中极其复杂的模式和关系。

预训练：这些模型在极其庞大的数据集上进行预训练，这些数据集可能包括文本、图像、音频等多种类型的数据。 拼课》》》❤ wwit1024

通用性：基础模型设计为通用模型，目的是在多个领域和任务上表现良好，而不仅仅局限于特定领域。