一、AI大模型介紹與局限

AI大模型，特別是基于深度學(xué)習(xí)的模型，在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。這些領(lǐng)域包括但不限于醫(yī)療、金融、工業(yè)、教育、智慧城市等。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，AI大模型將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人類社會的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

但是AI大模型也有一些局限性。

首先是模型效果，通用大模型需要結(jié)合具體場景數(shù)據(jù)才能有效發(fā)揮價值，以政務(wù)為例，需要特定場景化訓(xùn)練，這正是很多基礎(chǔ)大模型的短板所在。其次，政務(wù)等用戶對數(shù)據(jù)安全尤為看重，但當(dāng)前大模型都以API接口方式對接，訪問不安全也不穩(wěn)定。此外，成本問題也很關(guān)鍵，API接口難以滿足垂直場景用戶需求，但如果用戶想要一個定制化的大模型，花費(fèi)都在大幾百萬以上，市面上用戶可接受的成本則在5萬到200萬之間。

這些都是桎梏大模型在用戶端落地的現(xiàn)實(shí)因素。為了解決這些問題，AI小模型應(yīng)勢而生。

二、什么是AI小模型

AI小模型是指相對于大規(guī)模模型而言參數(shù)量較少的深度學(xué)習(xí)模型。通常，小模型具有數(shù)百萬到數(shù)千萬個參數(shù)，相比于大模型更加輕量級。盡管小模型在參數(shù)數(shù)量上不及大模型，但它們?nèi)匀荒軌驅(qū)崿F(xiàn)一系列的智能任務(wù)，比如圖像分類、語音識別、文本生成等。

此外，由于小模型的參數(shù)數(shù)量較少，其推理過程相對較快，能夠在實(shí)時應(yīng)用中快速響應(yīng)用戶請求。在資源受限的場景中，小模型通過權(quán)衡模型大小和性能，能夠應(yīng)用智能AI技術(shù)。

AI小模型也叫AI垂直領(lǐng)域大模型。

三、AI小模型與AI大模型的區(qū)別

主要在以下方面存在顯著區(qū)別：

參數(shù)數(shù)量與計算量：AI大模型通常擁有龐大的參數(shù)數(shù)量，這使其能夠處理更為復(fù)雜和精細(xì)的任務(wù)。然而，這也意味著它需要更高的計算量來進(jìn)行訓(xùn)練和應(yīng)用。相比之下，AI小模型的參數(shù)數(shù)量較少，計算量也相對較低，使其更適用于處理規(guī)模較小、簡單的數(shù)據(jù)集。

精度與表達(dá)能力：由于參數(shù)數(shù)量的差異，AI大模型通常能夠獲得更高的預(yù)測精度和更強(qiáng)的表達(dá)能力。這使得它在處理復(fù)雜任務(wù)，如自然語言處理、機(jī)器翻譯、圖像識別等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。而AI小模型由于其參數(shù)較少，表達(dá)能力有限，可能在一些復(fù)雜任務(wù)上的表現(xiàn)不如大模型。

訓(xùn)練時間與成本：AI大模型需要更長的訓(xùn)練時間，因此計算成本也更高。這對于需要大量計算資源和時間的訓(xùn)練過程來說，可能是一個顯著的挑戰(zhàn)。而AI小模型由于其參數(shù)較少，訓(xùn)練速度更快，計算成本更低，更適用于快速迭代和試驗(yàn)新的模型結(jié)構(gòu)和算法。

應(yīng)用場景：AI大模型適用于需要高度準(zhǔn)確預(yù)測的任務(wù)，如語音識別、圖像處理等領(lǐng)域。而AI小模型則更適用于輕量級應(yīng)用和快速迭代，如語音助手、智能家居等場景。

盡管存在這些差異，AI小模型和大模型都有其獨(dú)特的優(yōu)勢和適用場景。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)來選擇適合的模型。同時，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，未來可能會有更多新型的AI模型出現(xiàn)，以滿足不同領(lǐng)域的需求。

四、AI小模型應(yīng)用案例-知識管理

4.1 現(xiàn)狀分析

專業(yè)領(lǐng)域企業(yè)，如銀行、保險、信托、實(shí)體制造等，具有領(lǐng)域知識專業(yè)性強(qiáng)、業(yè)務(wù)復(fù)雜、涉及面廣、數(shù)據(jù)繁多等特點(diǎn)，在日常業(yè)務(wù)開展過程中，往往面臨以下痛點(diǎn)：

員工培訓(xùn)成本高業(yè)務(wù)知識體系龐大，條款涉及的數(shù)據(jù)龐雜，同時，基礎(chǔ)員工數(shù)量大、人員流動率高，導(dǎo)致企業(yè)員工培訓(xùn)成本巨大。

產(chǎn)品復(fù)雜，難以掌握產(chǎn)品參數(shù)多，復(fù)雜性強(qiáng)，業(yè)務(wù)人員很難全面掌握公司及競品公司的產(chǎn)品差異，在面向客戶時，難以體現(xiàn)專業(yè)性。

用戶教育成本高企業(yè)目標(biāo)客戶普遍存在相關(guān)知識儲備薄弱的情況，業(yè)務(wù)人員須花大量精力，給客戶普及相關(guān)知識，展業(yè)效率低。

數(shù)據(jù)分散，查詢不便企業(yè)數(shù)據(jù)分散在各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，公司管理人員查詢數(shù)據(jù)，需要對應(yīng)部門提交報表，效率低，速度慢。

4.2 基于AI小模型的解決方案

基于AI小模型的解決方案的基本實(shí)施步驟：

確定問題和需求：首先，需要明確要解決的問題是什么，以及所需的功能和性能要求。這有助于確定所需的模型類型、大小和復(fù)雜度。

選擇或開發(fā)小型模型：根據(jù)問題和需求，可以選擇一個現(xiàn)有的小型模型，或者開發(fā)一個新的模型。在選擇模型時，需要考慮模型的性能、準(zhǔn)確性、可訓(xùn)練性和可部署性等因素。同時，為了減小模型的大小和提高推理速度，可以采用模型剪枝、量化等技術(shù)來優(yōu)化模型。

收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練模型，需要收集足夠的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注。對于小型模型，可能需要使用較少的數(shù)據(jù)來避免過擬合，并采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)來增加數(shù)據(jù)的多樣性。

訓(xùn)練模型：使用收集的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。在訓(xùn)練過程中，需要調(diào)整模型的參數(shù)以最小化損失函數(shù)，并提高模型的準(zhǔn)確性。

評估和優(yōu)化模型：在訓(xùn)練完成后，需要對模型進(jìn)行評估，以了解其性能和準(zhǔn)確性。如果模型的性能不足，可以通過調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、增加數(shù)據(jù)、采用更復(fù)雜的訓(xùn)練方法等方式來優(yōu)化模型。

部署模型：一旦模型滿足要求，可以將其部署到目標(biāo)環(huán)境中。在部署過程中，需要考慮模型的部署方式、推理速度、實(shí)時性等因素。

監(jiān)控和維護(hù)：在模型運(yùn)行期間，需要對其進(jìn)行監(jiān)控和維護(hù)，以確保其性能和準(zhǔn)確性。如果發(fā)現(xiàn)模型出現(xiàn)問題或性能下降，需要及時進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

基于AI小模型的解決方案是一種利用小型、輕量級的深度學(xué)習(xí)模型來解決特定問題的方法。這種解決方案通常適用于資源有限的環(huán)境，如移動設(shè)備、嵌入式系統(tǒng)或邊緣計算設(shè)備，因?yàn)樗鼈儾恍枰罅康挠嬎阗Y源或存儲空間。這可以幫助我們在資源有限的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的AI應(yīng)用。

4.3 基于AI小模型的系統(tǒng)架構(gòu)

提供基于AI小模型的企業(yè)級知識管理，包括企業(yè)級AI知識庫，及相關(guān)的業(yè)務(wù)解答、知識檢索、文案創(chuàng)作、客戶咨詢等應(yīng)用，全面賦能企業(yè)知識管理，實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的降本增效。

4.3.1 核心功能-企業(yè)級AI知識庫

知識管理支持多種格式知識文件批量上傳，可對知識進(jìn)行分類化標(biāo)簽化管理。

專家修正提供專家修正功能，提高知識質(zhì)量，提升解答精準(zhǔn)度。

FAQ止血 [問答邊界管理]重要問題，按答案回答，避免胡編亂造。

敏感詞屏蔽自定義敏感詞，實(shí)現(xiàn)語義級，全應(yīng)用屏蔽（搜索、問答、生成都不會用到）。

權(quán)限管理

不同人員可使用不同的知識庫數(shù)據(jù)權(quán)限管理。

4.3.2 核心功能-業(yè)務(wù)問答

擁有互聯(lián)網(wǎng)廣域知識庫和本地企業(yè)知識庫的知識支持，結(jié)合AI小模型交互能力，通過智能人機(jī)、多輪對話即可完成問題理解、知識提煉、內(nèi)容衍生等業(yè)務(wù)解答。

幫助內(nèi)部員工快速掌握相關(guān)知識體系，獲取業(yè)務(wù)關(guān)鍵知識點(diǎn)，高度適應(yīng)知識性企業(yè)數(shù)據(jù)量日益增長、數(shù)據(jù)分布零散等情況，徹底喚醒“沉睡”知識。

4.3.3 核心功能-知識檢索

傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索，往往存在檢索效率低、內(nèi)容無關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)維護(hù)難等痛點(diǎn)。

此功能利用自然語言理解、知識推理、AI小模型匹配等技術(shù)，在搜索過程中智能匹配搜索意圖，搜索結(jié)果展示中，關(guān)聯(lián)多模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨媒體、關(guān)聯(lián)知識推薦的智能語義檢索。幫助從業(yè)人員快速、準(zhǔn)確定位搜索結(jié)果。

4.3.4 核心功能-文案創(chuàng)作

市場上同類型產(chǎn)品眾多，銷售人員通常無法對市場上各家競品公司產(chǎn)品的差異有一個直觀了解。

基于AI小模型及企業(yè)級知識庫，能夠直觀定位同行業(yè)公司、同類型產(chǎn)品之間的差異，從而為目標(biāo)客戶提供最適合的產(chǎn)品方案，輔助生成營銷推廣、競品比對、產(chǎn)品分析文案，助力銷售。

同時，支持通用公文寫作，如通知、報告、請示、函等有格式要求的公文寫作類型。

五、AI小模型的趨勢

AI小模型的應(yīng)用趨勢在近年來逐漸顯現(xiàn)，特別是在2024年，小模型開始嶄露頭角。小模型，尤其是小語言模型，由于其參數(shù)量較小，能在手機(jī)端離線運(yùn)作，使得AI更加普及和用戶負(fù)擔(dān)得起。這種趨勢得到了微軟等公司的積極推動，他們正在開發(fā)新的方法，使小模型具備大模型的強(qiáng)大功能。

此外，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，小模型在商業(yè)和消費(fèi)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。例如，它們可以用于天氣預(yù)測、碳排放預(yù)測和農(nóng)業(yè)數(shù)字化工具等科學(xué)領(lǐng)域，展示了AI技術(shù)在解決全球性問題方面的重要作用。

然而，盡管小模型具有許多優(yōu)勢，但人工智能應(yīng)用的采用仍然面臨一些挑戰(zhàn)，包括技術(shù)幻覺、客戶缺乏準(zhǔn)備和成本限制等。因此，盡管一些觀點(diǎn)認(rèn)為2024年可能是AI的突破之年，但AI的黃金時代可能還未到來。

總的來說，AI小模型的趨勢正在逐步加強(qiáng)，其應(yīng)用范圍和影響力也在不斷擴(kuò)大。然而，要實(shí)現(xiàn)AI的廣泛應(yīng)用和商業(yè)化，還需要解決一些技術(shù)和市場方面的挑戰(zhàn)。