2.3 端侧大语言模型训练 在资源受限的设备上部署大型语言模型(LLMs)面临着诸如内存和计算能力有限等挑战(Loukas等人,2023)。为了解决这些问题,协作和分层模型方法通过分配计算负载和利用具有不同能力的模型来提供创新解决方案。 在资源受限的设备上进行训练的经典方法包括: **量化感知缩放**:通过自动缩放不同位精度的...
下游市场需求的强劲增长，特别是手机与自动驾驶行业的蓬勃发展，正强力拉动端侧大模型市场的扩张，2023年中国端侧大模型市场规模 达8亿元，预计2024年中国端侧大模型市场将达到21亿元 受实际落地情况的影响，2023年中国端侧大模型市场规模达8亿元，持乐观态度估计，预计2024年中国端侧大模型市场将达到21亿元 生成式AI...
端侧大模型是AI技术商业化的关键环节,正在推动终端设备的智能化升级。未来,随着轻量化技术的成熟和生态系统的完善,端侧大模型市场将继续扩张,为用户和企业带来更加多元化和便捷的人工智能体验。
端侧大模型，正是手机厂商实现这一野心的最佳工具。首先，手机厂商通常不提供云服务，无法获取廉价的云服务。而承接上亿用户的需求，背后需要大量的大模型算力支持。端侧大模型，能够让手机厂商节省掉这一部分的开支，使商业计划更加成立。其次，手机厂商在利用端侧 AI 中有很强的优势。目前，无论是华为、小米还是 ...
当前，AI已成为手机厂商新机的亮点。把大模型装进手机，尤其是在旗舰机型上，AI已经是必备要素。今年9月，首次搭载AI功能的iPhone 16正式发布，采用30亿参数端侧模型、自研云端大模型，以及与OpenAI合作接入的外部GPT模型相结合的模式。在刚刚结束的vivo开发者大会上，vivo也发布了30亿参数量级的蓝心端侧大模型3B，并...
端侧大语言模型的应用：端侧 LLMs 的应用范围极为广泛，从即时消息生成、实时语言翻译、会议摘要到医疗咨询、科研支持、陪伴机器人、残障人士辅助以及自动驾驶等。例如，Google 的 Gboard 应用利用 Gemini Nano 模型提供基于聊天内容的快速回复建议。在翻译领域，端侧模型能够在离线环境中快速响应，同时保证翻译质量。会...
端侧大模型存在的意义，就是“以小博大”。简单来说，和云侧大模型相比，端侧大模型要在本地部署，所以参数规模都不大，不用担心私密数据在推理时被泄露；不需要网络传输，因此响应速度更快；设备原生搭载，不需要租用云资源，用起来更省……听起来，端侧大模型简直是AI设备不可或缺的标配啊。但实际情况，可能...
也就是说，目前的大模型，有相当一部分根本无法打破端侧产品在硬件上的掣肘，毕竟云端算力可以通过增加机柜和GPU的方式提高，但手机和PC显然不具备这样的条件。针对这个问题，3月31日，虎嗅科技组主办的“2024 AI内参会”上，邀请到了面壁智能CTO曾国洋，极客邦科技副总裁、TGO鲲鹏会总经理杨攀针对端侧AI和AGI行业的...
银河证券认为，未来通用大模型领域可能会更加集中在头部厂商，更多厂商需要向行业专业化转型，寻求赋能行业以及终端应用突破，垂类大模型以及端侧大模型将是未来主战场，市场空间广阔。商汤此次还推出端云协同解决方案，可以通过智能化判断协同发挥端云各自优势，需要联网搜索或处理复杂场景时分流至云端处理，部分场景端侧...
在昨天的文章中，我们带来了手机端侧大模型评测的多项对比，本文继续为大家评测。测试机型如下：荣耀Magic6 Pro 系统版本：MagicOS 8.0（8.0.0.126）移动平台：第三代骁龙8 智能助手：YOYO助理（8.0.1.229）AI大模型：魔法大模型 参数量级：70亿 小米14 Ultra系统版本：Xiaomi HyperOS（1.0.8.0）移动平台...