基础模型（大模型）主要有以下四个特点：
1.规模和参数量大:大模型具有数十亿乃至数万亿的参数，其深层的网络结构使它们能学习到复杂抽象的数据模式，让大模型能够理解和生成丰富的信息。
2.适应性和灵活性强:模型具有很强的适应性和灵活性，能够通过微调（fine-tune）或少样本学习高效地迁移到各种下游任务，有很强的跨域能力。
3.广泛数据集的预训练:大模型使用大量多样化的数据进行预训练，以学习广泛的知识表示，能够掌握语言、图像等数据的通用特征。
4.计算资源需求大:巨大的模型规模带来了高昂的计算和资源需求，包括但不限于数据存储、训练时间、能量消耗和硬件设施。