数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
2024年大模型行业的第二大变化就是技术路线上不再仅仅是堆算力，而是探索强化学习、知识计算、符号推理、类脑计算及其他新型路径。其中投入更小，更垂直的小模型不断涌现。
近年来，大模型发展迅速，以其出色的性能，在语音识别、自然语言处理、图像识别等多个领域取得了显著成果。这些大模型通过深度学习技术，能够处理海量的数据，并从中提取出有价值的特征和信息，为各种应用场景提供强大的支持。特别是在金融、医疗、教育等行业，大模型的应用已经逐渐深入到核心业务领域，成为推动企业创新发展的重要动力。
然而，大模型的发展也面临着一些挑战。首先，大模型的训练和推理需要消耗大量的计算资源，这使得其成本高昂，且只有少数大型企业能够承担。其次，大模型在处理特定领域的问题时，往往需要大量的数据进行微调，以适应不同的应用场景。此外，随着大模型规模的不断扩大，其可解释性和隐私保护问题也日益凸显。
并且单纯扩大规模，存在幻觉、效率、可信、安全等瓶颈，现在让一个大模型做一个奥数题和计算2+2这样简单的算术题，需要的运算量、运算次数是一样的。所以，我们能否把大模型做得更安全、更高效，更好解决现在存在的一些瓶颈？
需要指出的是本轮的AI浪潮，核心其实是LLM，即语言大模型——参数量数十亿乃至上百亿，需要专门的GPU集群，训练成本极高——真正能跑出来的产品，无一例外，都是用真金白银堆砌起来的。
但AI显然是要普及的，封闭、资本密集的大模型并不符合这样的大趋势。于是乎，开源的小模型成为了新的热点——大模型的体量，使得它在手机、物联网设备等小型终端上部署起来颇为麻烦，但小模型则不同。尤其是那些要求快速反应的领域，比如语音和图像的识别处理，小模型的处理效率也会更快——某种程度上说，小模型相当于是大模型的精华版。
相较于大模型，小模型在特定场景下展现出了独特的优势。一是小模型具有较低的计算复杂度和资源消耗，这使得其能够在资源受限的环境下运行，如移动设备、边缘计算节点等。二是小模型往往针对特定任务进行优化，因此在某些应用场景下能够取得与大模型相近甚至更好的性能。三是小模型的可解释性较强，更易于被用户理解和接受。以openai的GPT-4o mini来说，成本下降的情况下，质量反而更高，这就是数据集和训练方式改变后带来的突破。
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