크고 작은 모델은 기술 개발의 방향이되었습니다.

크고 작은 모델은 기술 개발의 방향이되었습니다.

최근 몇 년 동안 인공 지능 기술, 특히 대규모 모델 (예 : GPT-4, Wen Xin Yiyan 등)의 공동 응용 프로그램과 소규모 모델 (예 : 경량 베르트, TinYML 등)이 업계에서 인기있는 주제가되었습니다. 지난 10 일 동안 네트워크 전반에 걸쳐 인기있는 주제에 대한 분석을 통해이 기술 추세는 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 에지 컴퓨팅을 포함한 여러 분야를 재구성하고 있음을 발견했습니다. 다음은 구조화 된 데이터 및 자세한 분석입니다.

1. 지난 10 일 동안 인기있는 AI 기술 주제 순위

2. 대형 모델과 소규모 모델 간의 협력의 기술적 장점

대규모 모델과 소규모 모델의 공동 적용은 기술 개발의 주류 방향이되었으며, 그 장점은 주로 다음 세 가지 측면에 반영됩니다.

1.효율성과 정밀성 사이의 균형: 대형 모델은 복잡한 작업에서 훌륭하게 수행하지만 높은 컴퓨팅 리소스 소비; 소규모 모델은 자원으로 제한된 장치에 배포에 적합하며,이 두 가지의 조합은 효율적인 추론과 저렴한 구현을 달성 할 수 있습니다.

2.장면에 대한 더 강한 적응성: 예를 들어, 지능형 고객 서비스 시나리오에서 대형 모델은 복잡한 의미를 이해하는 데 도움이되며 소규모 모델은 고주파 및 단순한 문제를 처리하여 응답 속도를 크게 향상시킵니다.

3.데이터 개인 정보 및 보안 향상: 소규모 모델은 로컬 장치에서 실행하여 데이터 업로드의 필요성을 줄일 수 있으며, 대형 모델은 연합 학습을 통해 글로벌 최적화 기능을 제공합니다.

3. 일반적인 신청 사례

4. 미래의 기술 개발 동향

1.모델 증류 기술의 대중화: 작은 모델 성능을 향상시키기 위해 지식 증류를 통해 대형 모델 기능을 작은 모델로 마이그레이션합니다.

2.동적 협업 추론 프레임 워크: 최적의 리소스 할당을 달성하기 위해 작업 복잡성에 따라 대형 모델 또는 작은 모델을 자동으로 전환합니다.

3.교차 모달 공동 학습: 대형 모델은 멀티 모달 데이터를 균일하게 처리하는 반면, 작은 모델은 특정 양식의 실시간 처리에 중점을 둡니다.

기술 진화의 관점에서 볼 때, 대형 모델과 소규모 모델 사이의 조정은 현재의 연구 핫스팟 일뿐 만 아니라 향후 AI 구현을위한 중요한 방향입니다. Chip Computing Power가 개선되고 알고리즘 최적화가 심화 되면서이 협업 모델은 더 많은 필드에서 그 가치를 보여줄 것입니다.