作者 | 涂承烨
审校 | 重楼
一、AI大模型介绍与局限
AI大模型，特别是基于深度学习的模型，在许多领域都有着广泛的应用前景。这些领域包括但不限于医疗、金融、工业、教育、智慧城市等。随着技术的不断进步和应用的深入，AI大模型将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
但是AI大模型也有一些局限性。
首先是模型效果，通用大模型需要结合具体场景数据才能有效发挥价值，以政务为例，需要特定场景化训练，这正是很多基础大模型的短板所在。其次，政务等用户对数据安全尤为看重，但当前大模型都以API接口方式对接，访问不安全也不稳定。此外，成本问题也很关键，API接口难以满足垂直场景用户需求，但如果用户想要一个定制化的大模型，花费都在大几百万以上，市面上用户可接受的成本则在5万到200万之间。
这些都是桎梏大模型在用户端落地的现实因素。为了解决这些问题，AI小模型应势而生。
二、什么是AI小模型
AI小模型是指相对于大规模模型而言参数量较少的深度学习模型。通常，小模型具有数百万到数千万个参数，相比于大模型更加轻量级。尽管小模型在参数数量上不及大模型，但它们仍然能够实现一系列的智能任务，比如图像分类、语音识别、文本生成等。
此外，由于小模型的参数数量较少，其推理过程相对较快，能够在实时应用中快速响应用户请求。在资源受限的场景中，小模型通过权衡模型大小和性能，能够应用智能AI技术。
AI小模型也叫AI垂直领域大模型。
三、AI小模型与AI大模型的区别
主要在以下方面存在显著区别：
- 参数数量与计算量：AI大模型通常拥有庞大的参数数量，这使其能够处理更为复杂和精细的任务。然而，这也意味着它需要更高的计算量来进行训练和应用。相比之下，AI小模型的参数数量较少，计算量也相对较低，使其更适用于处理规模较小、简单的数据集。
- 精度与表达能力：由于参数数量的差异，AI大模型通常能够获得更高的预测精度和更强的表达能力。这使得它在处理复杂任务，如自然语言处理、机器翻译、图像识别等领域表现出色。而AI小模型由于其参数较少，表达能力有限，可能在一些复杂任务上的表现不如大模型。
- 训练时间与成本：AI大模型需要更长的训练时间，因此计算成本也更高。这对于需要大量计算资源和时间的训练过程来说，可能是一个显著的挑战。而AI小模型由于其参数较少，训练速度更快，计算成本更低，更适用于快速迭代和试验新的模型结构和算法。
- 应用场景：AI大模型适用于需要高度准确预测的任务，如语音识别、图像处理等领域。而AI小模型则更适用于轻量级应用和快速迭代，如语音助手、智能家居等场景。
尽管存在这些差异，AI小模型和大模型都有其独特的优势和适用场景。在实际应用中，需要根据具体任务和数据集的特点来选择适合的模型。同时，随着技术的不断发展，未来可能会有更多新型的AI模型出现，以满足不同领域的需求。
四、AI小模型应用案例-知识管理
4.1 现状分析
专业领域企业，如银行、保险、信托、实体制造等，具有领域知识专业性强、业务复杂、涉及面广、数据繁多等特点，在日常业务开展过程中，往往面临以下痛点：
- 员工培训成本高业务知识体系庞大，条款涉及的数据庞杂，同时，基础员工数量大、人员流动率高，导致企业员工培训成本巨大。
- 产品复杂，难以掌握产品参数多，复杂性强，业务人员很难全面掌握公司及竞品公司的产品差异，在面向客户时，难以体现专业性。
- 用户教育成本高企业目标客户普遍存在相关知识储备薄弱的情况，业务人员须花大量精力，给客户普及相关知识，展业效率低。
- 数据分散，查询不便企业数据分散在各类业务系统中，公司管理人员查询数据，需要对应部门提交报表，效率低，速度慢。
4.2 基于AI小模型的解决方案
基于AI小模型的解决方案的基本实施步骤：
- 确定问题和需求：首先，需要明确要解决的问题是什么，以及所需的功能和性能要求。这有助于确定所需的模型类型、大小和复杂度。
- 选择或开发小型模型：根据问题和需求，可以选择一个现有的小型模型，或者开发一个新的模型。在选择模型时，需要考虑模型的性能、准确性、可训练性和可部署性等因素。同时，为了减小模型的大小和提高推理速度，可以采用模型剪枝、量化等技术来优化模型。
- 收集和准备数据：为了训练模型，需要收集足够的数据，并进行预处理和标注。对于小型模型，可能需要使用较少的数据来避免过拟合，并采用数据增强等技术来增加数据的多样性。
- 训练模型：使用收集的数据来训练模型。在训练过程中，需要调整模型的参数以最小化损失函数，并提高模型的准确性。
- 评估和优化模型：在训练完成后，需要对模型进行评估，以了解其性能和准确性。如果模型的性能不足，可以通过调整模型结构、增加数据、采用更复杂的训练方法等方式来优化模型。
- 部署模型：一旦模型满足要求，可以将其部署到目标环境中。在部署过程中，需要考虑模型的部署方式、推理速度、实时性等因素。
- 监控和维护：在模型运行期间，需要对其进行监控和维护，以确保其性能和准确性。如果发现模型出现问题或性能下降，需要及时进行调整和优化。
基于AI小模型的解决方案是一种利用小型、轻量级的深度学习模型来解决特定问题的方法。这种解决方案通常适用于资源有限的环境，如移动设备、嵌入式系统或边缘计算设备，因为它们不需要大量的计算资源或存储空间。这可以帮助我们在资源有限的环境中实现高效、准确的AI应用。
4.3 基于AI小模型的系统架构
提供基于AI小模型的企业级知识管理，包括企业级AI知识库，及相关的业务解答、知识检索、文案创作、客户咨询等应用，全面赋能企业知识管理，实现各业务环节的降本增效。
4.3.1 核心功能-企业级AI知识库
- 知识管理支持多种格式知识文件批量上传，可对知识进行分类化标签化管理。
- 专家修正提供专家修正功能，提高知识质量，提升解答精准度。
- FAQ止血 [问答边界管理]重要问题，按答案回答，避免胡编乱造。
- 敏感词屏蔽自定义敏感词，实现语义级，全应用屏蔽（搜索、问答、生成都不会用到）。
- 权限管理
不同人员可使用不同的知识库数据权限管理。
4.3.2 核心功能-业务问答
拥有互联网广域知识库和本地企业知识库的知识支持，结合AI小模型交互能力，通过智能人机、多轮对话即可完成问题理解、知识提炼、内容衍生等业务解答。
帮助内部员工快速掌握相关知识体系，获取业务关键知识点，高度适应知识性企业数据量日益增长、数据分布零散等情况，彻底唤醒“沉睡”知识。
4.3.3 核心功能-知识检索
传统关键词检索，往往存在检索效率低、内容无关联、数据维护难等痛点。
此功能利用自然语言理解、知识推理、AI小模型匹配等技术，在搜索过程中智能匹配搜索意图，搜索结果展示中，关联多模态数据，实现跨媒体、关联知识推荐的智能语义检索。帮助从业人员快速、准确定位搜索结果。
4.3.4 核心功能-文案创作
市场上同类型产品众多，销售人员通常无法对市场上各家竞品公司产品的差异有一个直观了解。
基于AI小模型及企业级知识库，能够直观定位同行业公司、同类型产品之间的差异，从而为目标客户提供最适合的产品方案，辅助生成营销推广、竞品比对、产品分析文案，助力销售。
同时，支持通用公文写作，如通知、报告、请示、函等有格式要求的公文写作类型。
五、AI小模型的趋势
AI小模型的应用趋势在近年来逐渐显现，特别是在2024年，小模型开始崭露头角。小模型，尤其是小语言模型，由于其参数量较小，能在手机端离线运作，使得AI更加普及和用户负担得起。这种趋势得到了微软等公司的积极推动，他们正在开发新的方法，使小模型具备大模型的强大功能。
此外，随着技术的不断发展，小模型在商业和消费领域的应用也越来越广泛。例如，它们可以用于天气预测、碳排放预测和农业数字化工具等科学领域，展示了AI技术在解决全球性问题方面的重要作用。
然而，尽管小模型具有许多优势，但人工智能应用的采用仍然面临一些挑战，包括技术幻觉、客户缺乏准备和成本限制等。因此，尽管一些观点认为2024年可能是AI的突破之年，但AI的黄金时代可能还未到来。
总的来说，AI小模型的趋势正在逐步加强，其应用范围和影响力也在不断扩大。然而，要实现AI的广泛应用和商业化，还需要解决一些技术和市场方面的挑战。
作者介绍
涂承烨，51CTO社区编辑，省政府采购专家、省综合性评标专家、公 E 采招标采购专家，获得信息系统项目管理师、信息系统监理师、PMP，CSPM-2等认证，拥有15年以上的开发、项目管理、咨询设计等经验。对项目管理、前后端开发、微服务、架构设计、物联网、大数据、咨询设计等较为关注。
