随着生成式人工智能的快速发展，技术专家们被大型语言模型（LLM）的能力所吸引，这些模型能够以人类般的方式回应各种询问。
在技术领域，重要的进步往往会随着时间的推移而缩小规模。主机逐渐演变为客户端-服务器模型，个人电脑则与平板电脑和智能手机一起响应移动计算的需求。生成式人工智能软件的缩小趋势也在上演。这一变化的关键在于如何将强大的生成式 AI 服务部署到较小的设备上，类似于十多年前应用程序的移动化过程。
这种模型缩小的趋势使 IT 领导者在选择合适模型时感到困惑。然而，很高兴的是，选择小型语言模型（SLM）的方法论已经形成。
LLM与SLM的对比
首先，我们明确一下LLM与SLM之间的区别，目前尚无普遍认可的标准来区分这两者。
- LLM 通常由数百亿个参数组成，包括在训练过程中所学习的权重和偏差。而 SLM 的参数数量则在数亿到几百亿之间。
- LLM可以生成多种内容——文本、图像、音频和视频，并执行复杂的自然语言处理（NLP）任务，但它们需要大量的服务器容量、存储和 GPU 来运行。这使得LLM的高成本可能会让一些组织却步，尤其是在考虑到环境、社会和治理（ESG）合规时。
- 另一方面，SLM的资源消耗较低，同时在某些基准测试中表现出惊人的性能，甚至可与LLM相媲美。SLM的灵活性使组织能够针对特定任务进行定制，例如在选定数据集上进行训练，或通过检索增强生成（RAG）来提高搜索结果。这使得SLM特别适合本地部署。
目前，许多超大规模企业和初创公司正在推动模型较小化的趋势，推出了专为移动设备设计的小型模型，从笔记本电脑到智能手机。例如，谷歌在12月推出了其Gemini系列，其中包括紧凑的Nano模型，以及Mistral AI的Mixtral 8x7b和微软的Phi-2模型。在2月，谷歌又推出了Gemma模型。
如何选择合适的模型
选择LLM或SLM取决于满足您需求所需的参数数量以及预算。以下是确定SLM是否适合您组织的指南：
1. 评估业务需求：明确您希望解决的具体问题，例如为客户服务创建新的聊天机器人，或提升销售和营销的内容创作。了解您的使用案例至关重要。
2. 研究市场：探索不同的模型，以确定最符合您当前资源（人员、流程和技术）的选项。考虑规模、与您任务相关的性能指标，以及训练和微调的数据质量，确保可扩展性和安全性符合要求。
3. 进行模型测试：通过试点项目测试所偏好的SLM，以评估模型的准确性、泛化能力、可解释性和速度。识别各模型在这些维度上的优势和劣势。
4. 评估资源需求：评估组织的服务器、存储和GPU需求及相关成本。考虑是否实施可观察性和人工智能运维（AIOps），以分析结果与业务成果的关联性。
5. 制定部署策略：制定全面的策略，以将所选SLM整合到现有系统中，解决安全和数据隐私问题，并规划维护和支持。如果选择公共模型，确保有可靠的支持；如果选择开源模型，保持对任何变化的关注。
最后思考
生成式人工智能的发展迅猛，保持信息更新至关重要，以免错过重要进展。
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