Les grands et petits modèles sont devenus la direction du développement technologique
Ces dernières années, la technologie de l'intelligence artificielle s'est développée rapidement, en particulier l'application collaborative de grands modèles (tels que GPT-4, Wen Xin Yiyan, etc.) et de petits modèles (tels que Bert léger, TinyMl, etc.) est devenu un sujet brûlant dans l'industrie. Grâce à une analyse de sujets populaires à travers le réseau au cours des 10 derniers jours, nous avons constaté que cette tendance technologique remodèle plusieurs champs, notamment le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'informatique Edge. Voici des données structurées et une analyse détaillée:
1. Classement des sujets populaires de la technologie de l'IA au cours des 10 derniers jours
| Classement | Sujets chauds | Volume de discussion (10 000) | Principalement impliqué dans la technologie |
|---|---|---|---|
| 1 | Optimisation coordonnée des grands modèles et de petits modèles | 12.5 | GPT-4, TinyMl |
| 2 | AI léger dans l'informatique à bord | 9.8 | Bert-Small, Mobilenet |
| 3 | Application de grande modèle multimodale | 8.2 | Clip, Dall-e |
| 4 | Implémentation de l'IA dans le domaine médical | 7.6 | Diagnostic grand modèle et surveillance en temps réel de petits modèles |
2. Avantages techniques de la collaboration entre les grands modèles et les petits modèles
L'application collaborative de grands modèles et de petits modèles est devenue la direction dominante du développement technologique, et ses avantages se reflètent principalement dans les trois aspects suivants:
1 et 1Équilibre entre l'efficacité et la précision: Les grands modèles fonctionnent parfaitement dans des tâches complexes, mais une consommation élevée de ressources informatiques; Les petits modèles conviennent au déploiement sur des dispositifs liés aux ressources, et la combinaison des deux peut obtenir une inférence efficace et une implémentation à faible coût.
2Adaptabilité plus forte à la scène: Par exemple, dans le scénario de service client intelligent, le grand modèle est responsable de la compréhension de la sémantique complexe, et le petit modèle traite des problèmes à haute fréquence et simples, améliorant considérablement la vitesse de réponse.
3 et 3Amélioration de la confidentialité et de la sécurité des données: Les petits modèles peuvent fonctionner sur des appareils locaux, réduisant le besoin de téléchargements de données, tandis que les grands modèles offrent des capacités d'optimisation globales grâce à l'apprentissage fédéré.
3. Cas de demande typiques
| Zones de candidature | La fonction du grand modèle | Fonction de petit modèle | Représentant de l'entreprise |
|---|---|---|---|
| Conduite intelligente | Planification du chemin, prise de décision complexe | Reconnaissance d'image en temps réel | Tesla, Waymo |
| Inspection de la qualité industrielle | Analyse du modèle de défaut | Inspection en temps réel des lignes de production | Randonnée |
| Contrôle des risques financiers | Exploitation de mode de fraude | Surveillance en temps réel du comportement des utilisateurs | Groupe de fourmis |
4. Tendances futures de développement technologique
1 et 1Publization de la technologie de distillation du modèle: Migrez de grandes capacités de modèle vers de petits modèles grâce à la distillation des connaissances pour améliorer encore les performances des petits modèles.
2Cadre de raisonnement collaboratif dynamique: Changer automatiquement de grands modèles ou de petits modèles en fonction de la complexité des tâches pour obtenir une allocation optimale des ressources.
3 et 3Apprentissage collaboratif intermodal: Les grands modèles traitent uniformément les données multimodales, tandis que les petits modèles se concentrent sur le traitement en temps réel de modalités spécifiques.
Du point de vue de l'évolution technologique, la coordination entre les grands modèles et les petits modèles n'est pas seulement un hotspot de recherche actuel, mais aussi une direction importante pour la future implémentation de l'IA. Avec l'amélioration de la puissance de calcul des puces et l'approfondissement de l'optimisation des algorithmes, ce modèle de collaboration montrera sa valeur dans plus de domaines.
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