作者 | 涂承燁
審校 | 重樓
一、AI大模型介紹與局限
AI大模型，特別是基于深度學習的模型，在許多領域都有著廣泛的應用前景。這些領域包括但不限于醫療、金融、工業、教育、智慧城市等。隨著技術的不斷進步和應用的深入，AI大模型將在更多領域發揮重要作用，為人類社會的發展做出更大的貢獻。
但是AI大模型也有一些局限性。
首先是模型效果，通用大模型需要結合具體場景數據才能有效發揮價值，以政務為例，需要特定場景化訓練，這正是很多基礎大模型的短板所在。其次，政務等用戶對數據安全尤為看重，但當前大模型都以API接口方式對接，訪問不安全也不穩定。此外，成本問題也很關鍵，API接口難以滿足垂直場景用戶需求，但如果用戶想要一個定制化的大模型，花費都在大幾百萬以上，市面上用戶可接受的成本則在5萬到200萬之間。
這些都是桎梏大模型在用戶端落地的現實因素。為了解決這些問題，AI小模型應勢而生。
二、什么是AI小模型
AI小模型是指相對于大規模模型而言參數量較少的深度學習模型。通常，小模型具有數百萬到數千萬個參數，相比于大模型更加輕量級。盡管小模型在參數數量上不及大模型，但它們仍然能夠實現一系列的智能任務，比如圖像分類、語音識別、文本生成等。
此外，由于小模型的參數數量較少，其推理過程相對較快，能夠在實時應用中快速響應用戶請求。在資源受限的場景中，小模型通過權衡模型大小和性能，能夠應用智能AI技術。
AI小模型也叫AI垂直領域大模型。
三、AI小模型與AI大模型的區別
主要在以下方面存在顯著區別：
- 參數數量與計算量：AI大模型通常擁有龐大的參數數量，這使其能夠處理更為復雜和精細的任務。然而，這也意味著它需要更高的計算量來進行訓練和應用。相比之下，AI小模型的參數數量較少，計算量也相對較低，使其更適用于處理規模較小、簡單的數據集。
- 精度與表達能力：由于參數數量的差異，AI大模型通常能夠獲得更高的預測精度和更強的表達能力。這使得它在處理復雜任務，如自然語言處理、機器翻譯、圖像識別等領域表現出色。而AI小模型由于其參數較少，表達能力有限，可能在一些復雜任務上的表現不如大模型。
- 訓練時間與成本：AI大模型需要更長的訓練時間，因此計算成本也更高。這對于需要大量計算資源和時間的訓練過程來說，可能是一個顯著的挑戰。而AI小模型由于其參數較少，訓練速度更快，計算成本更低，更適用于快速迭代和試驗新的模型結構和算法。
- 應用場景：AI大模型適用于需要高度準確預測的任務，如語音識別、圖像處理等領域。而AI小模型則更適用于輕量級應用和快速迭代，如語音助手、智能家居等場景。
盡管存在這些差異，AI小模型和大模型都有其獨特的優勢和適用場景。在實際應用中，需要根據具體任務和數據集的特點來選擇適合的模型。同時，隨著技術的不斷發展，未來可能會有更多新型的AI模型出現，以滿足不同領域的需求。
四、AI小模型應用案例-知識管理
4.1 現狀分析
專業領域企業，如銀行、保險、信托、實體制造等，具有領域知識專業性強、業務復雜、涉及面廣、數據繁多等特點，在日常業務開展過程中，往往面臨以下痛點：
- 員工培訓成本高業務知識體系龐大，條款涉及的數據龐雜，同時，基礎員工數量大、人員流動率高，導致企業員工培訓成本巨大。
- 產品復雜，難以掌握產品參數多，復雜性強，業務人員很難全面掌握公司及競品公司的產品差異，在面向客戶時，難以體現專業性。
- 用戶教育成本高企業目標客戶普遍存在相關知識儲備薄弱的情況，業務人員須花大量精力，給客戶普及相關知識，展業效率低。
- 數據分散，查詢不便企業數據分散在各類業務系統中，公司管理人員查詢數據，需要對應部門提交報表，效率低，速度慢。
4.2 基于AI小模型的解決方案
基于AI小模型的解決方案的基本實施步驟：
- 確定問題和需求：首先，需要明確要解決的問題是什么，以及所需的功能和性能要求。這有助于確定所需的模型類型、大小和復雜度。
- 選擇或開發小型模型：根據問題和需求，可以選擇一個現有的小型模型，或者開發一個新的模型。在選擇模型時，需要考慮模型的性能、準確性、可訓練性和可部署性等因素。同時，為了減小模型的大小和提高推理速度，可以采用模型剪枝、量化等技術來優化模型。
- 收集和準備數據：為了訓練模型，需要收集足夠的數據，并進行預處理和標注。對于小型模型，可能需要使用較少的數據來避免過擬合，并采用數據增強等技術來增加數據的多樣性。
- 訓練模型：使用收集的數據來訓練模型。在訓練過程中，需要調整模型的參數以最小化損失函數，并提高模型的準確性。
- 評估和優化模型：在訓練完成后，需要對模型進行評估，以了解其性能和準確性。如果模型的性能不足，可以通過調整模型結構、增加數據、采用更復雜的訓練方法等方式來優化模型。
- 部署模型：一旦模型滿足要求，可以將其部署到目標環境中。在部署過程中，需要考慮模型的部署方式、推理速度、實時性等因素。
- 監控和維護：在模型運行期間，需要對其進行監控和維護，以確保其性能和準確性。如果發現模型出現問題或性能下降，需要及時進行調整和優化。
基于AI小模型的解決方案是一種利用小型、輕量級的深度學習模型來解決特定問題的方法。這種解決方案通常適用于資源有限的環境，如移動設備、嵌入式系統或邊緣計算設備，因為它們不需要大量的計算資源或存儲空間。這可以幫助我們在資源有限的環境中實現高效、準確的AI應用。
4.3 基于AI小模型的系統架構
提供基于AI小模型的企業級知識管理，包括企業級AI知識庫，及相關的業務解答、知識檢索、文案創作、客戶咨詢等應用，全面賦能企業知識管理，實現各業務環節的降本增效。
4.3.1 核心功能-企業級AI知識庫
- 知識管理支持多種格式知識文件批量上傳，可對知識進行分類化標簽化管理。
- 專家修正提供專家修正功能，提高知識質量，提升解答精準度。
- FAQ止血 [問答邊界管理]重要問題，按答案回答，避免胡編亂造。
- 敏感詞屏蔽自定義敏感詞，實現語義級，全應用屏蔽（搜索、問答、生成都不會用到）。
- 權限管理
不同人員可使用不同的知識庫數據權限管理。
4.3.2 核心功能-業務問答
擁有互聯網廣域知識庫和本地企業知識庫的知識支持，結合AI小模型交互能力，通過智能人機、多輪對話即可完成問題理解、知識提煉、內容衍生等業務解答。
幫助內部員工快速掌握相關知識體系，獲取業務關鍵知識點，高度適應知識性企業數據量日益增長、數據分布零散等情況，徹底喚醒“沉睡”知識。
4.3.3 核心功能-知識檢索
傳統關鍵詞檢索，往往存在檢索效率低、內容無關聯、數據維護難等痛點。
此功能利用自然語言理解、知識推理、AI小模型匹配等技術，在搜索過程中智能匹配搜索意圖，搜索結果展示中，關聯多模態數據，實現跨媒體、關聯知識推薦的智能語義檢索。幫助從業人員快速、準確定位搜索結果。
4.3.4 核心功能-文案創作
市場上同類型產品眾多，銷售人員通常無法對市場上各家競品公司產品的差異有一個直觀了解。
基于AI小模型及企業級知識庫，能夠直觀定位同行業公司、同類型產品之間的差異，從而為目標客戶提供最適合的產品方案，輔助生成營銷推廣、競品比對、產品分析文案，助力銷售。
同時，支持通用公文寫作，如通知、報告、請示、函等有格式要求的公文寫作類型。
五、AI小模型的趨勢
AI小模型的應用趨勢在近年來逐漸顯現，特別是在2024年，小模型開始嶄露頭角。小模型，尤其是小語言模型，由于其參數量較小，能在手機端離線運作，使得AI更加普及和用戶負擔得起。這種趨勢得到了微軟等公司的積極推動，他們正在開發新的方法，使小模型具備大模型的強大功能。
此外，隨著技術的不斷發展，小模型在商業和消費領域的應用也越來越廣泛。例如，它們可以用于天氣預測、碳排放預測和農業數字化工具等科學領域，展示了AI技術在解決全球性問題方面的重要作用。
然而，盡管小模型具有許多優勢，但人工智能應用的采用仍然面臨一些挑戰，包括技術幻覺、客戶缺乏準備和成本限制等。因此，盡管一些觀點認為2024年可能是AI的突破之年，但AI的黃金時代可能還未到來。
總的來說，AI小模型的趨勢正在逐步加強，其應用范圍和影響力也在不斷擴大。然而，要實現AI的廣泛應用和商業化，還需要解決一些技術和市場方面的挑戰。
作者介紹
涂承燁，51CTO社區編輯，省政府采購專家、省綜合性評標專家、公 E 采招標采購專家，獲得信息系統項目管理師、信息系統監理師、PMP，CSPM-2等認證，擁有15年以上的開發、項目管理、咨詢設計等經驗。對項目管理、前后端開發、微服務、架構設計、物聯網、大數據、咨詢設計等較為關注。
