外文编译 | 小型语言模型：企业人工智能的颠覆者

文摘 2024-11-17 08:00 陕西

小型语言模型：企业人工智能的颠覆者

一、引言

二、小型语言模型的背景

三、小型语言模型的优势

1、成本效益与高效性能

2、灵活性与可定制性

3、数据安全与可持续发展

四、企业如何为小型语言模型做好准备

五、总结

六、术语

一、引言

在当下这个技术日新月异的时代，企业面临着增长需求与资源有限性的双重压力。因此，精益人工智能 (Lean AI) 应运而生。它通过构建更小型且高效的语言模型，助力企业以较低的资源消耗实现更高的业务价值。精益人工智能借鉴了制造业中的精益理念，优化了人工智能系统的开发与部署流程，旨在为企业提供高效且经济的解决方案。精益人工智能不仅仅关注模型的构建，更强调在云环境中通过敏捷、数据驱动的决策与持续改进，来优化运营成本。这一方法论支持企业实现可持续与可扩展的人工智能应用，让企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。通过深入探索精益人工智能的核心理念，我们将揭示其在推动高效能与低成本解决方案方面所发挥的重要作用。

二、小型语言模型的崛起

小型语言模型（SLMs）的兴起及企业人工智能领域的开源趋势，有效缓解了大型语言模型（LLMs）高昂的成本和资源需求问题，GPT-4和Llama等。尽管小型语言模型在语言任务上表现出色，但其计算复杂度和操作难度却让企业望而却步。

为应对这一挑战，众多企业纷纷转向对小型语言模型的生成式人工智能的生产。小型语言模型以其高效率、低运营成本及快速的部署速度，为企业带来了可观的投资回报，并提升了业务灵活性。

同时，开源社区的蓬勃发展进一步推动了小型语言模型（如Llama 3.1和Alpaca）的普及。这不仅降低了人工智能的应用门槛，还减少了企业对高价专属解决方案的依赖。

三、小型语言模型的优势

1、成本效益与高效性能

小型语言模型通过降低资源需求和运营成本，显著提升企业的投资回报率。同时，它们的高效性能确保了业务需求的快速响应。

2、灵活性与可定制性

这些模型易于扩展和调整，能完美适应企业不断变化的需求。开源特性还允许企业根据具体需求进行个性化定制。

3、数据安全与可持续发展

小型语言模型通过内部部署和私有云管理，增强了数据隐私性和安全性。此外，它们通过减少能源消耗，支持企业的可持续发展目标。

四、企业就小型语言模型采取的措施

企业应积极主动地改进小型语言模型和人工智能方面的开放源码，以有效地利用新兴技术。

教育团队: 投资培训项目，帮助团队成员全面了解小型语言模型相较于大型语言模型的优势及其应用场景。
评估用例: 审视当前的人工智能应用案例，明确小型语言模型在灵活性和成本效益方面的优势，并据此优化资源配置。
开发迁移计划: 创建一份详细的的迁移方案，内容包含转向小型语言模型的过程、时间线、资源分配和性能指标。
与供应商合作: 与小型语言模型解决方案的供应商建立合作关系，获取在最佳实践、模型选择和部署支持方面的专业指导。
解决数据隐私问题: 实施严格的数据治理和加密措施，确保遵守数据隐私法规，保护企业数据安全。
优化基础设施: 评估并升级信息技术基础设施，包括计算资源和数据存储等方面，以支持小型语言模型的部署。
强化监测与报告: 通过建立关键绩效指标和制定有效监测机制，评估并改进小型语言模型的性能。
鼓励合作: 促进不同职能团队之间的合作与交流，以确保小型语言模型的成功实施，并实现其效益的最大化。

五、总结

通过将小型语言模型纳入精益人工智能战略，企业能够提升效率、实现个性化定制，从而推动可持续增长并增强竞争优势。

六、术语

SLMs ：Small Language Models 小型语言模型

LLMs：Large Language Models 大型语言模型

AI: Artificial Intelligence 人工智能

Lean AI：Lean AI refers to the development of small, efficient AI models that maximize business value while minimizing resource consumption, utilizing lean methodologies to optimize the development and deployment of AI systems.

精益人工智能：一种小型、高效的人工智能模型，利用精益方法优化人工智能系统的开发和部署，从而最大化商业价值，同时最大限度地减少资源消耗。

原文链接：Small Language Models: A Game-Changer for Enterprise AI (eweek.com)