小模型则通常指的是参数数量较少、训练数据规模相对有限的模型。例如，某些专门用于图像分类的小模型可能只包含几百万个参数，且能够在一台普通的服务器上完成训练。小模型通常设计用于特定任务，具有较低的计算需求和较快的推理速度。由于它们的规模较小，训练和部署的成本较低，适用于资源有限的场景。二、大模型与...
大模型的高性能往往依赖于大量的高质量数据进行训练。GPT-4的训练数据涵盖了互联网的广泛内容,数据量达到了数十TB。对于数据匮乏的企业而言,使用大模型可能面临数据不足的问题,这不仅会影响模型的表现,还会增加数据获取和清洗的成本。 小模型则更容易在小规模数据集上进行有效训练。某些专门用于特定任务的小模型可能只...
而此前国内小模型的忠实拥趸，可能只有猎豹移动。不同于其他大厂有大小系列模型覆盖，2023年猎豹直接发不了中小模型Orion-14B，应用于企业私有化模型落地。尽管小模型市场竞争不激烈，但前赶集网技术总监、小晨科技创始人剻义刚告诉鲸哥：企业部署私有大模型，服务的海外客户最常见的模型是GPT-3.5 turbo，国内的百度文...
虽然目前大模型评测难以形成统一标准，且缺少公开的提示词和测试代码，但面壁智能研究团队发表论文称，其小模型MiniCPM的性能超越或与市面上大部分70亿规模大模型持平，超越了部分百亿参数以上大模型。这与全行业正在给予小模型的高关注度相吻合，尤其是小模型在智能手机、嵌入式系统等边缘设备上展现出天然应用优势之后。
小模型和大模型都是基于深度学习算法来实现的,其中最常用的深度学习算法之一是神经网络。神经网络是一种受到生物神经系统启发的模型,用于模拟和处理大规模数据以及复杂的任务。 什么是小模型? 小模型通常使用的神经网络架构包括浅层神经网络、轻量级卷积神经网络(如MobileNet)或小型循环神经网络(如LSTM或GRU)等。小模型可...
在这种情况下，容联云选择了聚焦，打造了“通用大模型+行业小模型”的融合范本，以强大的大模型能力训练行业小模型，以实现通用大模型与垂直行业的快速适配，形成专业且安全可控、算力可控的金融行业专属大模型联络中心，将通用大模型的能力彻底释放在“客户联络全场景”。在金融企业服务场景，大模型联络中心会在内容上...
在深度学习和人工智能领域,大模型和小模型是两个常见的术语,用于描述不同类型的深度学习模型。它们在参数数量、层数、训练资源、应用场景等方面存在显著差异。理解这两类模型的特点和适用场景,有助于更好地应用深度学习技术解决实际问题。大模型是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型,这种模型经过专门的训练过...
五、将小模型作为插件 六、提示语压缩 七、集成学习 八、其他策略 SuperContext 投机式推理 大模型辅助小模型 现在我们对大模型的研究逐渐转向了“降耗增效”,通过结合高性能低耗资的小模型,实现更高效的计算和内存利用,达到满足特定场景的需求、降低成本和提高效率、提升系统性能以及增强适应性和扩展性的目的。 那么...
一眼望去，我们就会发现训练曲线与LLaMA 1并不一致，即使模型完全相同。原来，LLaMA 2是在双倍的上下文大小和更长的余弦时间上进行训练的，不幸的是，这对所有大小的模型都产生了负面影响。不过，较小模型受到的影响比较大模型更严重。因此，在 LLaMA 1中，34B模型在任何训练时间内都始终优于65B模型，而现在则略...
大模型(Large Model)是指具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型,这种模型经过专门的训练过程,能够对大规模数据进行复杂的处理和任务处理。大模型需要占用大量的计算资源、存储空间、时间和电力等资源来保证它的训练和部署。 相比之下,小模型(Small Model)是指具有较少参数的深度神经网络模型。小模型常常运行速度...