أصبحت النماذج الكبيرة والصغيرة اتجاه التطور التكنولوجي

أصبحت النماذج الكبيرة والصغيرة اتجاه التطور التكنولوجي

في السنوات الأخيرة ، تطورت تقنية الذكاء الاصطناعي بسرعة ، وخاصة التطبيق التعاوني للنماذج الكبيرة (مثل GPT-4 و Wen Xin Yiyan ، وما إلى ذلك) ، وأصبح النماذج الصغيرة (مثل Bert خفيفة الوزن ، Tinyml ، إلخ) موضوعًا ساخنًا في الصناعة. من خلال تحليل المواضيع الشائعة عبر الشبكة خلال الأيام العشرة الماضية ، وجدنا أن هذا الاتجاه التكنولوجي يعيد تشكيل حقول متعددة ، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والحوسبة الحافة. فيما يلي بيانات منظمة وتحليل مفصل:

1. ترتيب مواضيع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى الشعبية في الأيام العشرة الماضية

2. المزايا الفنية للتعاون بين النماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة

أصبح التطبيق التعاوني للنماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة هو الاتجاه السائد للتطور التكنولوجي ، وتنعكس مزاياه بشكل أساسي في الجوانب الثلاثة التالية:

1.التوازن بين الكفاءة والدقة: نماذج كبيرة تؤدي بشكل ممتاز في المهام المعقدة ، ولكن استهلاك موارد الحوسبة العالي ؛ النماذج الصغيرة مناسبة للنشر على الأجهزة المقيدة للموارد ، ويمكن لمزيج الاثنين تحقيق الاستدلال الفعال والتنفيذ منخفض التكلفة.

2.أقوى قدرة على التكيف مع المشهد: على سبيل المثال ، في سيناريو خدمة العملاء الذكي ، يكون النموذج الكبير مسؤولاً عن فهم الدلالات المعقدة ، ويتعامل النموذج الصغير مع المشكلات ذات التردد العالي والبسيط ، مما يحسن سرعة الاستجابة بشكل كبير.

3.تحسين خصوصية البيانات والأمن: يمكن أن تعمل النماذج الصغيرة على الأجهزة المحلية ، مما يقلل من الحاجة إلى تحميل البيانات ، في حين توفر النماذج الكبيرة إمكانيات تحسين عالمية من خلال التعلم الفدرالي.

3. حالات التطبيق النموذجية

4. اتجاهات التنمية التكنولوجية المستقبلية

1.تعميم تقنية التقطير النموذجية: ترحيل إمكانيات النموذج الكبيرة إلى نماذج صغيرة من خلال تقطير المعرفة لزيادة تحسين أداء النموذج الصغير.

2.إطار التفكير التعاوني الديناميكي: تبديل النماذج الكبيرة أو النماذج الصغيرة تلقائيًا وفقًا لتعقيد المهمة لتحقيق تخصيص الموارد الأمثل.

3.التعلم التعاوني عبر الوسائط: نماذج كبيرة تعالج البيانات المتعددة بشكل موحد ، بينما تركز النماذج الصغيرة على معالجة الوقت الفعلي لطرائق محددة.

من وجهة نظر التطور التكنولوجي ، فإن التنسيق بين النماذج الكبيرة والنماذج الصغيرة ليس فقط نقطة ساخنة للبحث الحالية ، ولكن أيضًا اتجاه مهم لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في المستقبل. مع تحسين قوة الحوسبة الرقمية وتعميق تحسين الخوارزمية ، سيظهر نموذج التعاون هذا قيمته في المزيد من الحقول.