在未來的2025年，生成式人工智能（GenAI）有望迎來一個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點，屆時我們將更清楚地看到其真正潛力的展現(xiàn)。隨著對其在各個行業(yè)多種應用案例的分析逐步深入，原本籠罩在噪音中的 GenAI 將逐漸顯露出其真實的面貌。

最近，Hieb 認為，企業(yè)在投資 GenAI 時并不一定要選擇昂貴而復雜的解決方案。實際上，越來越多的企業(yè)發(fā)現(xiàn)，大型語言模型（LLMs）并不總是適用于某些具體目標。

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相比之下，小型語言模型（SLMs）因為參數(shù)較少，通常更加經(jīng)濟、高效，能夠更好地解決特定問題，同時也更容易符合快速變化的全球 AI 監(jiān)管政策。他指出:“小型語言模型的訓練和運行成本更低，更容易修改，非常適合合規(guī)需求和許多其他的目標應用。” 他進一步強調(diào)，大型語言模型雖然在復雜決策系統(tǒng)中應用廣泛，但對于某些特定使用案例來說，使用小型模型反而更合適。

雖然小型語言模型已經(jīng)使用了十多年，但它們的討論卻相對較少。Hieb 堅信，這些模型在資源使用上更加高效，適合訓練和部署。以往的技術(shù)趨勢如軟件即服務（SaaS）商業(yè)模式的興起，或許能為我們提供一些啟示，未來市場也可能會向小型模型傾斜。這種趨勢是由于小型模型在效率、成本及易于實施等方面的優(yōu)勢。Hieb 預計，隨著企業(yè)對效率和成本的關(guān)注，未來將會有更多的小型模型應用在教育、基礎代碼開發(fā)、推薦系統(tǒng)、聊天機器人等領域。

Hieb 還提到，目前一些公司如谷歌、Grammarly、HubSpot、Zoom 和 Zendesk 等，已經(jīng)在多個應用中使用了小型語言模型，包括 Gmail 的智能建議、客戶關(guān)系管理自動化工具和聊天機器人等。他相信，隨著應用的不斷增加，小型語言模型將會展現(xiàn)出更大的潛力。

劃重點:

??2025年被認為是生成式人工智能的重要轉(zhuǎn)折點，其潛力將通過多種行業(yè)應用得到顯現(xiàn)。

?? 小型語言模型因其經(jīng)濟高效和靈活性，逐漸成為企業(yè)在特定目標應用中的首選。

?? 許多知名企業(yè)已在使用小型語言模型，未來預計會有更廣泛的應用與發(fā)展。