通用全模型和通用大模型是深度学习模型中常见的两种类型，它们在规模和应用领域方面存在一些区别。
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规模：通用大模型通常指模型参数数量较大、层数较深的神经网络，如BERT、GPT等，这些模型通常用于在大规模数据集上进行预训练，然后在特定任务上进行微调。而通用全模型是相对小型的神经网络模型，参数数量和层数相对较少，适用于在较小的数据集上进行训练和应用。
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应用领域：通用大模型通常用于自然语言处理任务，如语言模型、文本生成等，在各种自然语言处理任务中表现出色。而通用全模型可以用于各种任务，涵盖更广泛的应用领域，如图像识别、语音识别、推荐系统等。
总的来说，通用大模型更适合处理自然语言处理等复杂任务，而通用全模型则更灵活多用，适用于多种应用场景。