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小推理模型的兴起：紧凑的AI可以匹配GPT级的推理吗？
近年来，大型语言模型（LLMS）的成功吸引了AI领域。这些模型最初是为自然语言处理而设计的，已演变为强大的推理工具，能够通过类似人类的逐步思考过程来解决复杂问题。但是，尽管LLM具有出色的推理能力，但具有很大的缺点，包括高计算[…]小推理模型的兴起：紧凑的AI可以匹配GPT级级别的推理吗？首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI近年来，大型语言模型（LLMS）的成功吸引了AI领域。这些模型最初是为自然语言处理而设计的，已演变为强大的推理工具，能够通过类似人类的逐步思考过程来解决复杂问题。但是，尽管具有出色的推理能力，但LLMS仍具有重要的缺点，包括高计算成本和缓慢的部署速度，这使得它们对于在资源受限的环境（例如移动设备或边缘计算）中的现实使用中不切实际。这导致人们对开发较小，更高效的模型的兴趣日益增加，这些模型可以提供类似的推理能力，同时最大程度地减少成本和资源需求。本文探讨了这些小推理模型的兴起，它们对AI的未来的潜力，挑战和影响。
视角转变
在AI最近的大部分历史中，该领域都遵循了“缩放定律”的原则，该原理表明，随着数据，计算功率和模型大小的增加，模型性能可以预见。尽管这种方法产生了强大的模型，但它也导致了重大的权衡，包括高基础设施成本，环境影响和潜伏期问题。并非所有应用都需要具有数百十亿个参数的大型模型的全部功能。在许多实际情况下，例如在设备助手，医疗保健和教育等案件中，如果有效的理由，他们的模型可以取得相似的结果。