مدل های بزرگ و کوچک به جهت توسعه تکنولوژیکی تبدیل شده اند
در سالهای اخیر ، فناوری هوش مصنوعی به سرعت توسعه یافته است ، به خصوص کاربرد مشترک مدل های بزرگ (مانند GPT-4 ، Wen Xin Yiyan و غیره) و مدلهای کوچک (مانند سبک وزن ، Tinyml و غیره) به موضوع داغ در صنعت تبدیل شده است. از طریق تجزیه و تحلیل مباحث محبوب در سراسر شبکه طی 10 روز گذشته ، دریافتیم که این روند تکنولوژیکی در حال تغییر شکل چندین زمینه ، از جمله پردازش زبان طبیعی ، دید رایانه و محاسبات لبه است. موارد زیر داده های ساختاری و تجزیه و تحلیل دقیق است:
1. رتبه بندی موضوعات محبوب فناوری هوش مصنوعی در 10 روز گذشته
| رتبه بندی | مباحث داغ | حجم بحث (10،000) | عمدتا درگیر فناوری است |
|---|---|---|---|
| 1 | بهینه سازی هماهنگ مدل های بزرگ و مدل های کوچک | 12.5 | GPT-4 ، tinyml |
| 2 | هوش مصنوعی سبک در محاسبات لبه | 9.8 | Bert-Small ، Mobilenet |
| 3 | کاربرد مدل بزرگ چند حالته | 8.2 | کلیپ ، دال |
| 4 | اجرای AI در حوزه پزشکی | 7.6 | تشخیص مدل بزرگ و مدل کوچک نظارت بر زمان واقعی |
2. مزایای فنی همکاری بین مدلهای بزرگ و مدلهای کوچک
کاربرد مشترک مدل های بزرگ و مدلهای کوچک به جهت اصلی توسعه تکنولوژیکی تبدیل شده است و مزایای آن عمدتاً در سه جنبه زیر منعکس می شود:
1تعادل بین کارایی و دقت: مدل های بزرگ در کارهای پیچیده عملکرد عالی دارند ، اما مصرف منابع محاسباتی بالا. مدل های کوچک برای استقرار در دستگاه های محدود شده منابع مناسب هستند و ترکیب این دو می تواند به استنتاج کارآمد و اجرای کم هزینه برسد.
2سازگاری قوی تر با صحنه: به عنوان مثال ، در سناریوی خدمات مشتری هوشمند ، مدل بزرگ وظیفه درک معناشناسی پیچیده را بر عهده دارد و مدل کوچک با مشکلات فرکانس بالا و ساده سروکار دارد و سرعت پاسخ را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشد.
3حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها: مدل های کوچک می توانند روی دستگاه های محلی اجرا شوند و نیاز به بارگذاری داده ها را کاهش دهند ، در حالی که مدل های بزرگ قابلیت های بهینه سازی جهانی را از طریق یادگیری فدرال ارائه می دهند.
3. موارد کاربردی معمولی
| مناطق کاربردی | عملکرد مدل بزرگ | عملکرد مدل کوچک | نماینده شرکت |
|---|---|---|---|
| رانندگی هوشمندانه | برنامه ریزی مسیر ، تصمیم گیری پیچیده | تشخیص تصویر در زمان واقعی | تسلا ، ومو |
| بازرسی کیفیت صنعتی | تجزیه و تحلیل الگوی نقص | بازرسی در زمان واقعی خطوط تولید | خجالتی |
| کنترل ریسک مالی | معدن حالت کلاهبرداری | نظارت بر زمان واقعی رفتار کاربر | گروه مورچه ها |
4. روندهای توسعه فناوری آینده
1محبوب سازی فناوری تقطیر مدل: از طریق تقطیر دانش ، قابلیت های مدل بزرگ را به مدل های کوچک منتقل کنید تا عملکرد مدل کوچک را بهبود بخشید.
2چارچوب استدلال مشترک پویا: برای دستیابی به تخصیص منابع بهینه ، به طور خودکار مدل های بزرگ یا مدل های کوچک را با توجه به پیچیدگی کار تغییر دهید.
3یادگیری مشارکتی متقابل: مدل های بزرگ به طور یکنواخت داده های چند حالته را پردازش می کنند ، در حالی که مدل های کوچک بر پردازش در زمان واقعی روشهای خاص تمرکز می کنند.
از منظر تکامل تکنولوژیکی ، هماهنگی بین مدلهای بزرگ و مدلهای کوچک نه تنها یک کانون تحقیق فعلی است ، بلکه یک جهت مهم برای اجرای AI آینده است. با بهبود قدرت محاسبات تراشه و تعمیق بهینه سازی الگوریتم ، این مدل همکاری مقدار خود را در زمینه های بیشتر نشان می دهد.
fa
