1. 跨领域任务：大模型由于其泛化能力强，能够处理多种不同的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识...
1.线性或简单系统的控制：对于一些线性或规律性较强的控制系统，如传统的温度控制、流量控制等，采用小...
通过对比分析,您可以更好地了解不同模型间的性能与资源占用之间的权衡,并依据自身设备配置和实际需求,挑选出最适合自己的“大模型中的小模型”。 1、Phi-1.5b Phi系列语言模型是由微软推出的小语言模型,该系列语言模型的目标是证明通过构造高质量的预训练数据,小模型能够在较低的训练成本下,达到显著优于更大规格模...
综上所述,在大模型持续引领人工智能浪潮的同时,小模型也在顺应市场需求和技术创新的步伐,不断提升自身的性能和适用范围。这两种模型形态各有优劣,互为补充,在不同的应用场景下发挥着不可替代的作用。因此,在关注大模型发展的同时,也不能忽视小模型技术的迭代升级及其在普惠型AI和边缘计算等领域的重要价值。 大模型...
那么与之相比,AI大模型差异和优势在哪?“之前的AI工具我们姑且称之为‘小模型’,更聚焦在某一特定细分领域去解决问题。而大模型涉猎面更宽泛,可以看做是一个特别博学的科普工作者。”张高打比方解释道。 “大模型最大的优势在于人机交互方式的革新。”张高进一步指出,大模型涉猎无数领域,但不是每个领域都足够精深...
他表示,大模型应用于金融领域面临很多的挑战,目前像谷歌的BERT等大模型的训练问题,尤其是在垂直领域的专业准确性是一个巨大的挑战,很多做大模型的企业,其面临的最大问题就是算力的投入,以及如何和更多的细分行业在垂直领域做更有效的应用。大模型辅以垂直领域的小模型,这一定是未来的专业性发展趋势,特别是在金融投资...
2B或者2G的垂直领域中的很多细分赛道是“封闭场景”,比如医疗、教育、政法、工业等等。在这类场景中,数据是和特定类型的机构深度绑定的,以至于对于新进入者来说数据获取难度很大,而且难以在短时间内构建起和客户之间的信任关系,“数据获取能力和渠道优势”占据主导,小模型时代的领先者利用大模型实现“自我迭代”的概率...
因为我们需要准备大量行业语料（需要几百B，甚至几百T），涉及到各个业务领域，尤其很多数据还涉及用户敏感信息，这些数据的融合、脱敏也有一定难度。第四，应用经验不足。传统小模型也能解决很多问题，现在大模型能否一统天下，还需要观察。近几年，我们还是需要考虑大模型和小模型如何协同应用，这也是需要我们重点关注的...
To B服务的智能化正在经历从传统小模型、知识图谱驱动向大模型驱动的引擎升级。在这个过程中，有三个问题一定要重视：1、大模型需要与现有企业流程无缝融合，需要与现有工具或接口的有效衔接。2、大模型需要与员工、专家有效协同。3、大模型需要领域知识注入，以解决“幻觉”问题。To B行业的应用本质是一类复杂、严肃...
大模型在发展中面临着算力极限、数据私属、算法深化、风险治理之困,小模型因其轻参数、低成本、方便运行等特点,为解决大模型之困提供可行路径。针对在大模型生态下扮演的角色而言,场景模型自我收缩智能化处理问题,实现专业化程度的加深、加细、加密与加厚;私域模型基于私有链单边留存数据,联盟链打破数据孤岛,在保障数据...