多年來,，谷歌等科技巨頭和OpenAI等初創(chuàng)公司,，一直在不遺余力地利用海量在線數(shù)據(jù),，打造更大,、更昂貴的人工智能（AI）模型,。這些大型語言模型（LLM）被廣泛應用于ChatGPT等聊天機器人中，幫助用戶處理各種各樣的任務，從編寫代碼,、規(guī)劃行程,，到創(chuàng)作詩歌等。

自ChatGPT面世以來,，AI模型便在變大,、變強之路上“狂奔”。但喧囂過后,，科技公司也越來越關(guān)注更小,、更精簡的小型語言模型（SLM）。他們認為,，這些小巧玲瓏的模型不僅“術(shù)業(yè)有專攻”,，而且部署成本更低廉、更節(jié)能,。

未來,，這些規(guī)模不一的AI模型將協(xié)同工作，成為人類的左膀右臂,。

小型模型獨具優(yōu)勢

隨著AI技術(shù)突飛猛進,，AI模型的“塊頭”與日俱增。ChatGPT的締造者OpenAI去年夸耀稱,，其GPT-4模型擁有約2萬億個參數(shù),。參數(shù)表示AI模型的大小，一般參數(shù)越多,，AI模型的能力越強,，龐大的參數(shù)量使GPT-4成為迄今最強大的AI模型之一，能回答從天體物理學到動物學等多領(lǐng)域包羅萬象的問題,。

但是,，如果某家公司只想借助AI模型解決特定領(lǐng)域（如醫(yī)學）的問題，或者一家廣告公司只需一款AI模型來分析消費者行為,，以便他們更精準地推送廣告,，GPT-4這類模型就有點“大材小用”了，SLM反而更能滿足用戶們的要求,。

美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站在11月的報道中,，將SLM稱為AI領(lǐng)域的“下一個大事件”。

微軟公司生成式AI副總裁塞巴斯蒂安·布貝克表示,，雖然SLM的參數(shù)量目前并沒有統(tǒng)一標準,，但大約在3億到40億個之間，小巧到可以安裝在智能手機上,。

專家聲稱,，SLM更勝任簡單的任務,，如總結(jié)和索引文檔、搜索內(nèi)部數(shù)據(jù)庫等,。

法國初創(chuàng)公司LightOn的負責人勞倫特·都德認為,，與LLM相比，SLM擁有諸多優(yōu)勢：首先,，這些模型的反應速度更快,，能同時響應更多查詢，回復更多用戶,；其次,，SLM部署成本更低，能源消耗也更少,。

都德解釋道,，目前很多LLM需要大量服務器來進行訓練，然后處理查詢,。這些服務器由尖端芯片組成,，需要大量電力來運行，并進行冷卻,。而訓練SLM所需芯片更少,，運行耗費的能源也更少，這使其更便宜,、更節(jié)能,。

SLM還可直接安裝在設備上，在不依賴數(shù)據(jù)中心的情況下運行,，這能進一步確保數(shù)據(jù)的安全性?！陡２妓埂繁硎?，SLM能以最少的計算資源執(zhí)行各種任務，使其成為移動設備,、邊緣設備等的理想選擇,。

AI模型掀起“極簡風”

谷歌、微軟,、元宇宙平臺公司以及OpenAI等公司聞風而動,，推出了各種SLM。

去年12月底,，微軟公司正式發(fā)布了只有27億個參數(shù)的語言模型Phi-2,。微軟研究院在其X平臺官方賬號上表示，Phi-2的性能優(yōu)于現(xiàn)有其他SLM,，且能在筆記本電腦或移動設備上運行,。今年4月,，微軟又推出了只有38億個參數(shù)的Phi-3系列模型。

今年8月,，微軟公司再接再厲,，推出了最新的Phi-3.5-mini-instruct。這款SLM為高效,、先進的自然語言處理任務量身打造,。9月，英偉達公司開源了Nemotron-Mini-4B-Instruct,。該公司表示,，這款SLM特別適合邊緣計算和設備端的應用。報道稱,，這兩款SLM在計算資源使用和功能表現(xiàn)之間實現(xiàn)了良好平衡,。在某些方面，其性能甚至可媲美LLM,。

OpenAI也不甘示弱,。今年7月，OpenAI公司發(fā)布了GPT-4o mini,，稱其是該公司最智能和最實惠的SLM,。

此外，亞馬遜公司還允許在其云平臺上使用各種規(guī)模的AI模型,。

其他公司也紛紛開發(fā)更適合自身需求的SLM,。例如，美國制藥巨頭默克公司正與波士頓咨詢集團（BCG）合作開發(fā)一款SLM,，旨在探究某些疾病對基因的影響,。這將是一款參數(shù)介于幾億到幾十億之間的AI模型。

大小模型作用互補

雖然SLM在效率等方面具有獨特優(yōu)勢,，但LLM在解決復雜問題,、提供更廣泛的數(shù)據(jù)訪問方面仍然具有極大優(yōu)勢。

展望未來,，LLM和SLM兩種模型將“是朋友而非對手”,，它們之間的協(xié)作交流將成為主流趨勢。

當遇到用戶提出的某個問題時,，一款SLM會“一馬當先”,，理解這個問題，再根據(jù)問題的復雜性,，將相關(guān)信息發(fā)送給幾個大小不一的AI模型,。這些模型“群策群力”“并肩攜手”為用戶解決難題。

目前市面上的AI模型要么太大,、太貴,，要么處理速度太慢,。兩者合作，或是最佳解決方案,。

(編輯：映雪)