大模型激戰正酣，小模型也熱鬧非凡。

就在北京時間7月19日凌晨，OpenAI發布了一款輕量級大模型GPT-4o?mini，即GPT-4o的更小參數量、簡化版本。OpenAI方面稱，GPT-4o?mini是目前功能最強大、性價比最高的小參數模型，性能逼近原版GPT-4，成本相比GPT-3.5?Turbo便宜60%以上。

值得關注的是，除了OpenAI以外，其他科技巨頭也在輕量級模型領域發力。例如，百度智能云在3月21日舉辦的千帆產品發布會上，宣布推出三款輕量級大模型：ERNIE?Speed、ERNIE?Lite和ERNIE?Tiny，相較于千億級別參數的大模型，它們具有更小的參數量，便于客戶針對特定場景進行模型精調，更易實現預期效果。

微軟也不甘示弱，在當地時間4月23日推出了開源輕量級AI模型Phi-3系列，其中最小版本Phi-3-mini以其38億參數和3.3T?tokens的龐大訓練數據量，在語言、推理、編碼和數學基準測試中超越了諸多數百億參數規模的模型。

蘋果則在北京時間4月25日發布了一個“具有開源訓練和推理框架的高效語言模型”，名為OpenELM。據了解，OpenELM提供四種不同尺寸的參數版本，分別為2.7億、4.5億、11億和30億，定位于超小規模模型，運行成本更低，可在手機和筆記本電腦等設備上運行。

在5月份舉辦的谷歌I/O開發者大會上，谷歌發布了輕量級模型Gemini?1.5?Flash，能夠一次性分析1500頁的文檔或超過30000行的代碼庫，旨在提供更高質量的響應、更快的延遲，并顯著提升推理和圖像理解能力......

由此可見，AI模型競賽，開始從大模型卷到了小模型。

什么是輕量級模型?

科技巨頭為什么會將目光投向輕量級模型呢?在探討這個問題之前，我們首先需要了解什么是輕量級模型。顧名思義，“輕量級”意味著這些模型具有較小的參數規模、較少的計算需求，以及較低的能源消耗。與大模型相比，輕量級模型具有部署靈活、成本較低、交互性好及可定制化等優勢。

第一，部署靈活。大模型因其龐大的參數規模，往往需要巨大的計算資源和高昂的成本來訓練和運行。相比之下，輕量級大模型通過架構優化、模型蒸餾等技術手段，顯著降低了參數量，從而減小了存儲空間的需求。因此占用的存儲空間小，可以更容易地部署到邊緣設備上，如智能手機、物聯網設備等。

第二，成本效益顯著。由于輕量級模型對計算資源的需求較小，因此所需的算力和電力資源也相應減少。在降低運行成本的同時，還可以減少數據中心的能耗，實現可持續發展。對于用戶而言，這意味著可以享受更低的服務費用;而對于企業來說，則標志著能夠降低運營成本，提升競爭力。

第三，交互體驗好。在很多應用場景中，如語音助手、自動駕駛汽車等，實時響應是非常關鍵的。輕量級模型憑借其快速處理請求并給出反饋的能力，顯著提升了用戶體驗。尤其在移動應用和服務領域，用戶期望獲得即時的結果，輕量級模型恰好滿足了這一需求。

第四，定制化程度高。輕量級模型因其規模較小，更容易根據特定場景進行微調和優化，這使得模型更加貼近實際應用需求。客戶可以根據自己的業務場景和數據集對模型進行精調，以達到更好的性能表現。

此外，輕量級模型在終端設備上運行，可以有效避免數據傳輸過程中的安全風險，有助于保護用戶的隱私。

應用場景有哪些?

值得一提的是，輕量級模型已經展現出其廣泛的應用前景。具體來看：

在智能客服領域，輕量級模型憑借出色的響應速度，能夠迅速且準確地回應用戶查詢，提供即時幫助與服務，帶來更好的用戶體驗。

在自動駕駛領域，自動駕駛系統需要實時處理大量傳感器數據。輕量級模型可以提高系統的計算效率，實現實時的物體識別、語義分割和路徑規劃。

在智能家居領域，輕量級模型可部署于智能音箱、攝像頭等設備，實現語音識別、人臉識別等功能，讓家居生活變得更加智能，為用戶提供了一個更加舒適的生活空間。

在醫療領域，輕量級模型憑借其強大的數據處理和分析能力，能夠輔助醫生進行病灶檢測、病變定位和病情評估，提高醫療服務的效率和質量。

在工業領域，輕量級模型可用于機器人視覺、故障診斷等場景，通過實時監測設備狀態和預測潛在故障，幫助工廠提高生產效率，并降低成本。

可以說，輕量級模型在不同行業中的應用不僅解決了實際問題，還為未來的智能化社會奠定了重要基礎。

寫在最后：

毫無疑問，隨著技術的不斷進步，輕量級模型將在更多場景下展現出更大的潛力和價值。可以預見的是，輕量級模型將持續推動AI技術的發展，為人們帶來更加便捷、高效和智能的體驗。