在未来的2025年,生成式人工智能(GenAI)有望迎来一个关键的转折点,届时我们将更清楚地看到其真正潜力的展现。随着对其在各个行业多种应用案例的分析逐步深入,原本笼罩在噪音中的 GenAI 将逐渐显露出其真实的面貌。
最近,Hieb 认为,企业在投资 GenAI 时并不一定要选择昂贵而复杂的解决方案。实际上,越来越多的企业发现,大型语言模型(LLMs)并不总是适用于某些具体目标。
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相比之下,小型语言模型(SLMs)因为参数较少,通常更加经济、高效,能够更好地解决特定问题,同时也更容易符合快速变化的全球 AI 监管政策。他指出:“小型语言模型的训练和运行成本更低,更容易修改,非常适合合规需求和许多其他的目标应用。” 他进一步强调,大型语言模型虽然在复杂决策系统中应用广泛,但对于某些特定使用案例来说,使用小型模型反而更合适。
虽然小型语言模型已经使用了十多年,但它们的讨论却相对较少。Hieb 坚信,这些模型在资源使用上更加高效,适合训练和部署。以往的技术趋势如软件即服务(SaaS)商业模式的兴起,或许能为我们提供一些启示,未来市场也可能会向小型模型倾斜。这种趋势是由于小型模型在效率、成本及易于实施等方面的优势。Hieb 预计,随着企业对效率和成本的关注,未来将会有更多的小型模型应用在教育、基础代码开发、推荐系统、聊天机器人等领域。
Hieb 还提到,目前一些公司如谷歌、Grammarly、HubSpot、Zoom 和 Zendesk 等,已经在多个应用中使用了小型语言模型,包括 Gmail 的智能建议、客户关系管理自动化工具和聊天机器人等。他相信,随着应用的不断增加,小型语言模型将会展现出更大的潜力。