I modelli grandi e piccoli sono diventati la direzione dello sviluppo tecnologico
Negli ultimi anni, la tecnologia di intelligenza artificiale si è sviluppata rapidamente, in particolare l'applicazione collaborativa di grandi modelli (come GPT-4, Wen Xin Yiyan, ecc.) E piccoli modelli (come Bert leggero, Tinyml, ecc.) È diventata un argomento caldo nel settore. Attraverso un'analisi di argomenti popolari in tutta la rete negli ultimi 10 giorni, abbiamo scoperto che questa tendenza tecnologica sta rimodellando più campi, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e il bordo computing. I seguenti sono dati strutturati e analisi dettagliate:
1. Classifica dei popolari argomenti tecnologici AI negli ultimi 10 giorni
| Classifica | Argomenti caldi | Volume di discussione (10.000) | Principalmente coinvolto nella tecnologia |
|---|---|---|---|
| 1 | Ottimizzazione coordinata di modelli di grandi dimensioni e piccoli modelli | 12.5 | GPT-4, tinyml |
| 2 | AI leggero in borde computing | 9.8 | Bert-Small, Mobilenet |
| 3 | Applicazione del modello grande multimodale | 8.2 | Clip, Dall-e |
| 4 | Implementazione di intelligenza artificiale in campo medico | 7.6 | Diagnosi di grandi modelli e monitoraggio in tempo reale di piccolo modello |
2. Vantaggi tecnici della collaborazione tra grandi modelli e piccoli modelli
L'applicazione collaborativa di grandi modelli e piccoli modelli è diventata la direzione tradizionale dello sviluppo tecnologico e i suoi vantaggi si riflettono principalmente nei seguenti tre aspetti:
1.Equilibrio tra efficienza e precisione: I modelli di grandi dimensioni eseguono in modo eccellente in compiti complessi, ma consumo elevato di risorse di calcolo; I piccoli modelli sono adatti per la distribuzione su dispositivi limitati alle risorse e la combinazione dei due può ottenere un'inferenza efficiente e l'implementazione a basso costo.
2.Più forte adattabilità alla scena: Ad esempio, nello scenario del servizio clienti intelligente, il modello di grande è responsabile della comprensione della semantica complessa e il piccolo modello si occupa di problemi ad alta frequenza e semplici problemi, migliorando significativamente la velocità di risposta.
3.Miglioramento della privacy e sicurezza dei dati: I piccoli modelli possono essere eseguiti su dispositivi locali, riducendo la necessità di carichi di dati, mentre i modelli di grandi dimensioni forniscono capacità di ottimizzazione globali attraverso l'apprendimento federato.
3. Casi di applicazione tipici
| Aree di applicazione | La funzione del grande modello | Funzione di piccoli modelli | Rappresentante dell'impresa |
|---|---|---|---|
| Guida intelligente | Pianificazione del percorso, processo decisionale complesso | Riconoscimento di immagini in tempo reale | Tesla, Waymo |
| Ispezione della qualità industriale | Analisi del modello di difetto | Ispezione in tempo reale delle linee di produzione | Hikvision |
| Controllo del rischio finanziario | Mining in modalità frode | Monitoraggio in tempo reale del comportamento dell'utente | Gruppo di formiche |
4. Future Tendenze di sviluppo tecnologico
1.Diffusione della tecnologia di distillazione del modello: Migrare grandi capacità del modello a piccoli modelli attraverso la distillazione della conoscenza per migliorare ulteriormente le prestazioni di piccoli modelli.
2.Framework di ragionamento collaborativo dinamico: Cambiare automaticamente modelli di grandi dimensioni o piccoli modelli in base alla complessità delle attività per ottenere un'allocazione ottimale delle risorse.
3.Apprendimento collaborativo cross-modale: Modelli di grandi dimensioni elaborano uniformemente dati multimodali, mentre i piccoli modelli si concentrano sull'elaborazione in tempo reale di modalità specifiche.
Dal punto di vista dell'evoluzione tecnologica, il coordinamento tra grandi modelli e piccoli modelli non è solo un hotspot di ricerca attuale, ma anche una direzione importante per la futura implementazione dell'IA. Con il miglioramento della potenza di calcolo dei chip e l'approfondimento dell'ottimizzazione dell'algoritmo, questo modello di collaborazione mostrerà il suo valore in più campi.
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