Большие и небольшие модели стали направлением технологического развития
В последние годы технология искусственного интеллекта быстро развивалась, особенно совместное применение крупных моделей (таких как GPT-4, Wen Xin Yiyn и т. Д.) И небольшие модели (такие как легкий BERT, TinyML и т. Д.) стали горячей темой в отрасли. Благодаря анализу популярных тем по всей сети в течение последних 10 дней, мы обнаружили, что эта технологическая тенденция меняет несколько полей, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и краевые вычисления. Следующие являются структурированными данными и подробным анализом:
1. Рейтинг популярных технологических тем ИИ за последние 10 дней
| Рейтинг | Горячие темы | Объем обсуждения (10 000) | В основном участвует в технологии |
|---|---|---|---|
| 1 | Скоординированная оптимизация крупных моделей и небольших моделей | 12.5 | GPT-4, tinyml |
| 2 | Легкий ИИ в Edge Computing | 9.8 | Берт-Смалл, Mobilenet |
| 3 | Мультимодальное крупное приложение модели | 8.2 | Клип, Далл-э |
| 4 | Внедрение ИИ в медицинской сфере | 7.6 | Диагноз большой модели и небольшая модель мониторинга в режиме реального времени |
2. Технические преимущества сотрудничества между крупными моделями и небольшими моделями
Совместное применение крупных моделей и небольших моделей стало основным направлением технологического развития, и его преимущества в основном отражаются в следующих трех аспектах:
1Баланс между эффективностью и точностью: Большие модели отлично работают в сложных задачах, но высоком потреблении вычислительных ресурсов; Небольшие модели подходят для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами, и комбинация этих двух может достичь эффективного вывода и недорогой реализации.
2Более сильная адаптивность к сценеНапример, в сценарии интеллектуального обслуживания клиентов большая модель отвечает за понимание сложной семантики, а небольшая модель имеет дело с высокочастотными и простыми проблемами, значительно улучшая скорость отклика.
3Улучшенная конфиденциальность данных и безопасность: Небольшие модели могут работать на локальных устройствах, уменьшая необходимость загрузки данных, в то время как крупные модели предоставляют возможности глобальной оптимизации посредством федеративного обучения.
3. Типичные случаи применения
| Области применения | Функция большой модели | Маленькая модель функция | Представитель предприятия |
|---|---|---|---|
| Умное вождение | Планирование пути, сложное принятие решений | Распознавание изображений в реальном времени | Тесла, Веймо |
| Промышленное качество проверки | Анализ рисунка дефектов | Проверка производственных линий в реальном времени | Hikvision |
| Контроль финансового риска | Мошенничество мошенничества | Мониторинг поведения пользователя в реальном времени | Группа муравей |
4. Будущие тенденции технологического развития
1Популяция технологии дистилляции моделей: Перенос больших модельных возможностей на небольшие модели посредством дистилляции знаний, чтобы еще больше улучшить производительность малых моделей.
2Динамическая структура рассуждений: Автоматически переключать большие модели или небольшие модели в соответствии со сложностью задачи для достижения оптимального распределения ресурсов.
3Кросс-модальное совместное обучение: Большие модели равномерно обрабатывают мультимодальные данные, в то время как небольшие модели сосредоточены на обработке конкретных методов в реальном времени.
С точки зрения технологической эволюции координация между крупными моделями и небольшими моделями является не только текущей точкой исследования, но и важным направлением для будущей реализации ИИ. Благодаря улучшению вычислительной мощности чипов и углубления оптимизации алгоритма, эта модель совместной работы покажет ее значение в большем количестве полей.
ru
