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在耗资数(shu)十(shi)亿美元开发大模型之后(hou)，科技(ji)巨头们正(zheng)将目光转向小模型，希望以此开辟赢利的新路径。
据(ju)媒体周六报道，大模型曾被寄予厚(hou)望，被视为推动生成式AI发展的关键驱动力。但(dan)由于运(yun)行成本高(gao)昂、数(shu)据(ju)隐(yin)私顾虑等掣肘，阻碍了(le)这(zhe)一技(ji)术在企业领域的广泛(fan)应用。
如今，苹果(guo)、微软、Meta和谷(gu)歌(ge)等科技(ji)巨头纷纷推出参(can)数(shu)较(jiao)少但(dan)性能较(jiao)强的小模型，意图打开AI盈利增长点。
通常而言，参(can)数(shu)越大，模型性能就越强大。但(dan)大参(can)数(shu)模型往往需要海量数(shu)据(ju)和算力的支持，其运(yun)行成本和能耗较(jiao)高(gao)，对中小企业来(lai)说无疑是沉重负担。
而小模型以其相对便宜、节能、可定(ding)制等优(you)势而备受青睐。
微软公司Azure AI平台企业副总裁Eric Boyd表示，小模型为客户开启了(le)更多此前因投资回(hui)报不足而无法实(shi)现的应用。
谷(gu)歌(ge)本周发布的"Gemini Nano"小型模型已内置至(zhi)新款Pixel手机，Meta新推出的8亿参(can)数(shu)Llama 3号称可媲美OpenAI的GPT-4模型，法国初创公司Mistral也加入(ru)了(le)这(zhe)一阵营。
同时，小模型亮点还在于可确(que)保数(shu)据(ju)隐(yin)私，这(zhe)些模型能在设(she)备本地完成运(yun)算，无需将敏(min)感信息上传云端，对注重数(shu)据(ju)保密的企业客户具有吸引力。
此外，小型模型的能耗相对较(jiao)低，可推动人工智能从(cong)云端向终端设(she)备延伸。
苹果(guo)上月发布了(le)OpenELM小模型，暗示有意将AI功能植入(ru)畅销的iPhone系列。