[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]【引言】
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]AI火热,各大小公司都推出了各自的"大模型"、“行业大模型”、“垂类大模型”、各种“小模型”,与其他行业一样,鱼龙混杂者趁机浑水摸鱼。施展各种坑蒙拐骗。大有“无模不在,模已玩坏”的乱象,有客户甚至都不能分辨被部署的大模型的参数,都被供应商黑了数百万。跟任何行业一样,模型也要打假,首先要有分辨真假的能力,打是在分辨真假之后的动作,打也得有能力,否则智只能挨打。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]接下来我们严肃一点,对大小模型及特点、应用做个梳理。希望对分辨真伪有个基本的认知。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)凭借其卓越的自然语言理解和生成能力,在人工智能领域掀起了巨大的浪潮 。从智能对话到内容创作,LLMs展现了前所未有的潜力,吸引了广泛的关注。然而,在大型模型的光芒之下,小型语言模型(Small Language Models, SLMs)同样扮演着不可或缺的角色。理解SLMs的定义、特点、应用场景,以及如何辨别其真伪,对于把握人工智能技术的全貌至关重要。此外,探讨“大模型 + 小模型 + 智能体”的企业级应用架构,能够更深入地理解如何根据实际需求选择和组合不同的模型,从而构建更高效、灵活的AI系统。本文将对这些问题进行探讨。
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]全文见下:
[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]https://mp.weixin.qq.com/s/ePwd66SUTEaKVd243t1ZSA
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