從大模型的激烈競爭，到小模型的嶄露頭角，再到如今大、小模型相結合的新趨勢。近幾年，人工智能領域正經歷爆發式的發展，并逐漸滲透到各行各業，重塑著我們的生活方式和工作模式......

模型越大越好？

近年來，大模型發展迅速，以其出色的性能，在語音識別、自然語言處理、圖像識別等多個領域取得了顯著成果。這些大模型通過深度學習技術，能夠處理海量的數據，并從中提取出有價值的特征和信息，為各種應用場景提供強大的支持。特別是在金融、醫療、教育等行業，大模型的應用已經逐漸深入到核心業務領域，成為推動企業創新發展的重要動力。

然而，大模型的發展也面臨著一些挑戰。首先，大模型的訓練和推理需要消耗大量的計算資源，這使得其成本高昂，且只有少數大型企業能夠承擔。其次，大模型在處理特定領域的問題時，往往需要大量的數據進行微調，以適應不同的應用場景。此外，隨著大模型規模的不斷擴大，其可解釋性和隱私保護問題也日益凸顯。

小模型更具優勢？

相較于大模型，小模型在特定場景下展現出了獨特的優勢。一是小模型具有較低的計算復雜度和資源消耗，這使得其能夠在資源受限的環境下運行，如移動設備、邊緣計算節點等。二是小模型往往針對特定任務進行優化，因此在某些應用場景下能夠取得與大模型相近甚至更好的性能。三是小模型的可解釋性較強，更易于被用戶理解和接受。

值得一提的是，在工業自動化領域，小模型可以部署在生產線上的傳感器和執行器上，實現實時的數據分析和控制。在智能家居領域，小模型可以嵌入到各種智能設備中，為用戶提供個性化的服務。在醫療健康領域，小模型也可以用于輔助診斷和治療，提高醫療服務的效率和質量。

不過，小模型雖然在計算資源和可解釋性方面具有優勢，但它們也存在一定的局限。一方面，由于小模型參數規模相對較小，可能難以處理非常復雜或大規模的數據集。這意味著，在需要處理大量多樣化數據的任務中，小模型的表現可能會受到限制。

另一方面，盡管小模型針對特定任務進行了優化，但它們的泛化能力往往不如大模型。當面對新情況或未見過的數據時，小模型可能無法像大模型那樣靈活應對。此外，對于那些要求高度準確性與全面理解的應用場景來說，僅依賴于小模型可能不足以達到最佳效果。

面對大模型和小模型各自的優勢和挑戰，我們不禁思考，是否可以將兩者結合起來，充分發揮各自的長處，以應對更加復雜多變的應用場景呢。

1+1>2

在不久前舉辦的2024華為全聯接大會上，復旦大學計算機科學技術學院教授、上海市數據科學重點實驗室主任肖仰華就曾表示，并不是任何場景都需要使用大模型，很多大模型應用屬于“殺雞用牛刀”，大小模型協同才是降低應用成本的有效方法。

我們注意到，持類似觀點的人并不少見。不是所有的應用都要追求“大”模型。企業需要的是根據自身不同業務場景需求，選擇最合適的模型，通過多模型組合，解決問題，創造價值。

事實上，大模型與小模型的結合已經成為了一種新的趨勢。這種結合方式可以充分發揮大模型的全局視野和小模型的局部精細化的特點，提高AI系統的整體性能。具體來說，大模型可以負責處理海量的數據，提取出有價值的特征和信息;而小模型則可以針對特定任務進行優化，實現更加精準和高效的決策和控制。

這種結合方式可以被應用于諸多場景。例如，在自動駕駛領域，大模型可以負責處理復雜的交通場景和行人行為預測等問題，而小模型則可以針對車輛的控制系統進行優化，提高駕駛的安全性和舒適性。在智能客服領域，大模型可以負責理解用戶的語義和意圖，而小模型則可以針對用戶的具體問題進行快速響應和解答。

寫在最后：

其實，無論是大模型，還是小模型，亦或是大、小模型相結合，最終的目標都是實現應用落地，即在實際場景中發揮作用并產生價值。在應用落地的過程中，需要考慮技術、產品、市場等多個因素之間的相互影響。通過深入理解目標場景的需求，并根據需求進行相應的調整和優化，可以確保技術的實現和產品設計能夠滿足實際應用的需求。

總的來說，大模型與小模型的結合不僅為各種應用場景提供更加高效、精準和可靠的解決方案，同時也將會推動人工智能AI技術走向更加廣闊的應用領域，為人類社會帶來更多的便利。

供稿單位：重慶天極網絡有限公司
審核專家：李志高
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來源: 重慶市科學技術協會

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