上边一面亲下边一面膜描述“买个菜不用开坦克去”！上边一面亲下边一面膜描述全球AI浪潮开始聚焦“小而美”

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　　然而上边一面亲下边一面膜描述如今，　　这类AI软件被称为小型语言模型(SLM)或中型语言模型，使用较少的数据进行训练，通常专为特定任务而设计。　　作为对比，那些知名的大型语言模型(LLM)，如OpenAI的GPT-4，开发成本超过1亿美元，训练的参数达到了逾1万亿。而较小的语言模型则通常在较窄的数据集上进行训练——例如，可能仅仅聚焦于法律问题上，其训练成本往往可能不到1000万美元，参数不到100亿。较小的模型也将消耗较少的算力，因此响应每个查询的成本也较低。　　微软首席商务官YusufMehdi表示，“我认为，我们越来越有理由相信，未来将是一个由不同(大小)模型组成的世界。”　　Mehdi称，微软是全球首批在生成式人工智能上押注数十亿美元的大型科技公司之一。而我们也很快意识到，人工智能的运营成本比公司最初预计的要高。　　微软最近还推出了新型的AI笔记本电脑，搭载数十个人工智能模型进行搜索和图像生成。这些模型需要用到的数据非常少，可以在终端设备上运行，而不需要像ChatGPT那样访问庞大的基于云端的数据中心。　　就连一直处于大型模型模型浪潮前沿的OpenAI，也在5月发布了其旗舰模型的新版本GPT-4o，并称该模型运营成本更低。一位发言人OpenAI表示，该公司对未来发布更小的模型持开放态度。　　目前从事区块链技术研究的IlliaPolosukhin是2017年谷歌一篇开创性论文的作者之一，该论文为当前的生成式人工智能热潮奠定了基础。Polosukhin近来就表示，单单计算“2+2”不应该需要进行无数次运算。　　事实上，　　位于以色列特拉维夫的人工智能公司AI21Labs的联合创始人YoavShoham称，由于只需使用较少的算力，在许多情况下，小型模型回答问题的成本仅为大型语言模型的六分之一。如果你要进行数十万甚至数百万次回答，使用大模型在经济上其实行不通。　　当前的关键在于，如何更有效地将这些较小的模型集中在一组数据上，如内部通信、法律文件或销售数字，以执行撰写电子邮件等特定任务——这一训练过程被称为微调(Fine-tuning)。通过微调，可以让小型模型在执行这些任务时与大型语言模型一样有效，而成本只是大型模型的一小部分。　　SnorkelAI目前的业务范围包括帮助企业定制人工智能模型。　　益百利首席数据官AliKhan表示，在公司内部数据上进行训练时，小型模型的表现与大型模型不相上下，而成本仅为大型模型的一小部分。他表示，这些小模型可以针对一个明确的问题领域和一系列任务进行特定训练。　　Salesforce人工智能部门主管ClaraShih则表示，这些小模型的响应速度相比大模型也更快。　　Shih称，“使用大型模型你会付出过高的成本并且有延迟问题。有时候也根本用不着。”　　自OpenAI去年发布GPT4(与之前的模型GPT3.5相比，功能有了显著提升)以来，还没有新的迭代模型(GPT5)发布。研究人员认为，造成这种情况的原因包括用于训练的高质量新数据稀缺。　　当然，许多公司并没有完全放弃大型语言模型。苹果已宣布将在其Siri助手中加入ChatGPT，以执行撰写电子邮件等更复杂的任务。微软表示，其最新版的Windows也将集成OpenAI的最新模型。不过，两家公司都只是将OpenAI集成作为其整体人工智能方案的一部分，而显然并没有把所有的筹码都押注于此。　　责任编辑：于健SF069

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编辑:洪学智

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