完全通用的人工智能现在都称为“大模型”,我们就把各个专业、行业或企业领域的应用称为“中模型”,延申到终端或家庭里的称为“小模型”。现在的实际情况就是:大模型小应用,中模型大应用,小模型广应用。 模型越小,产品定义的功能和性能目标就收缩得越小、越清晰,需要的硬件计算量就越小,成本越低且实现的产品功...
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...
一种在大模型结合小模型中常用的技术，用于解决数据不平衡和样本选择偏差的问题。在训练过程中，根据当前...
在11月的Ignite2023上，微软董事长兼首席执行官Nadella在主题演讲中就推出了基于微软云计算Azure的MaaS服务，紧接着便直言“微软喜欢小模型(SLM)”，并宣布了名为Phi-2的小型语言模型，该模型参数仅有27亿，尽管比起Phi-1.5的13亿参数有所增长，“但Phi-2在数学推理方面的性能提高了50%，并且是开源的，还将加...
要说小模型现在有多火，仅仅7月下半月，4家科技公司纷纷推出自己的小模型。Hugging Face 推出了高性能的小型语言模型 SmoLLM，包括 135M、360M 和 1.7B，能够直接在浏览器中运行；OpenAI 紧随其后发布了GPT-4o mini，直接让GPT-3.5 Turbo成为历史；Mistral AI 与英伟达合作推出了拥有 12 亿参数的 Mistral ...
AI基础概念:小模型、大模型与AIGC 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...
在人工智能（AI）领域，模型的规模大小往往决定了其能力和应用场景的不同。大模型和小模型的选择对于企业而言，既是一个技术问题，也是一个战略决策。理解两者之间的区别，并根据实际需求做出选择，可以帮助企业在AI部署中获得最大的效益。一、大模型与小模型的基本概念 大模型通常指的是包含数亿到数千亿个参数的深度...
目前,面壁正在跟许多终端厂商沟通,探讨将 MiniCPM 这款小模型落地的可能。 面壁智能 CEO 李大海、联合创始人兼首席科学家刘知远。图源 | 面壁智能 如果说云端模型主要卖的是 API 调度费、解决方案,那么端侧模型的商业模式或有所不同——李大海表示,目前 MiniCPM 已经开源、经授权后可商用,未来将主要从模型授权费中...
用大模型来充当小模型的 reward_model,目前是一个很流行的做法,而用同源大模型去做 reward_model 则更是一个锦上添花的方案。 与蒸馏不同,蒸馏看中的是两个模型“tokenizer 同源”,reward_model 看中的则是两个模型“pretrain 数据同源”。也就是说,我们的 reward_model 和 po...
（一）小模型与大模型的现状与特点 小模型的特点 首先，小模型的参数量较少，计算需求也相对较低。这使得小模型在资源有限的环境（如移动设备、嵌入式系统）中表现出色，能够快速进行训练和推理。其次，小模型体积小，适合部署在各种设备上，尤其是在资源受限的场景。同时，由于计算量小，小模型在实时性要求高的应用...