小模型将如何赋能政企转型？秋果果云间-小模型应用分享
人工智能技术的发展，让大模型一度成为焦点，但小模型在AI领域中逐渐崭露头角。
什么是小模型？
小模型通常指的是较小规模的机器学习或深度学习模型。在人工智能领域，模型的大小通常是通过参数数量或计算复杂性来衡量的。越复杂的深度学习训练则被称为大模型，如我们熟知的GPT-4等，这些模型通常拥有数十亿甚至数百亿的参数。
相比于大模型，小模型具有更少的参数数量和计算复杂性，虽然小模型可能不如大模型在复杂任务上表现出色，但它们通常具有更快的推理速度和更小的存储需求。
借用网上一段比较恰当的比喻，如果把模型比作金字塔，
大模型将位于最底层，作用是建立基本的认知，涉及囊括范围最大，我们可以通俗理解为小学通识教育，会识字，会加减乘除。
中模型是基于大模型通过学习行业数据而建立的，它了解某个具体行业的领域特征，有点像中学的学科教育，历史地理，物理化学。
而处于最顶端就是小模型，类似大学专业，土木工程、航空航天、工商管理。小模型是基于中模型以及具体场景的数据而建立的，并且可以利用每家企业实际业务数据，继续精调模型，帮助企业解决具体工作中问题。
小模型的优势在哪？
小模型作为一种相对较小规模的机器学习或深度学习模型，在各个领域中展现了令人瞩目的优势。
首先，小模型在计算资源和存储开销上相对较小，这使得它们能够在资源有限的环境下运行；因此推理速度也会更快，对于一些需求嫩能够作答实时响应，满足对实时性要求高的场景。
从维护上看，小模型的部署和维护相对简单，结构较为简洁，参数较少，从而使得模型的解释性和理解性更强。这在一些对模型解释性要求较高的应用场景中尤为重要。
此外，在代码和训练层面，小模型层得益于简洁的架构表现出实时高效的需求响应及处理效率。
由此可见，小而强大的小模型也能在AI世界中的崛起。
秋果果云间的小模型应用
作为一家创新型数字服务企业，秋果计划秉承“让数字为客户创造更多价值”的理念，提供创新型技术生态及数字服务解决方案——果云间底层技术生态。
当面对更精准的政企客户群体时，秋果毅然在大模型与小模型之间选择了后者。不可否认，大模型虽有着令人瞩目的性能，但另一方面，也需要庞大的计算资源和存储空间，让许多企业望尘莫及。
因此，秋果自研团队更加专注于短小精悍的小模型AI。即聚焦政企相关产业的数据，通过点云数据采集，整理更为精细的数据集，注重输出模型的精度和质量，在具体需求上追求极致，实现功能价值的最大化。
而打造的数据模型如何落地，如何应用？
果云间系底层技术系统在应用层布局了M.I.D技术框架。即MR混合现实、AIoT、及数字孪生三大技术应用。
MR混合现实：
随着工业4.0、智能制造等概念的推广，越来越多的企业开始希望以技术赋能产业。在这个过程中，混合现实技术因其可以与真实环境、真实物体进行良好结合的特性，逐渐被大家所接受，并成为提升生产力的重要工具。
AIoT：
AIoT的实现路径，是通过收集海量数据，存储于云端、边缘端，再被大数据分析后，并通过人工智能，基于数据来描述物质世界，实现万物数据化、万物智联化，
再以终端形式呈现。并且还能从终端入口获取数据，反哺至模型进行分析。
数字孪生：
数字孪生可以帮助企业对物理摄诶和虚拟模型之间实时数据交互的支持。通过物联网技术，数字孪生可以实时获取物理设备的状态信息，并将其应用于虚拟模型中。
从底层数据模型、到技术应用、再到终端呈现的全链路技术服务，果云间底层技术系统为政企达到数据可视化、业务数据化、应用交互化的价值赋能。
此外，果云间系统辩证地将自研小模型与阿里云大模型相结合和协调，可以利用大模型进行研究和实验，在大规模数据上训练得到更复杂的特征表示。
然后将大模型的"知识"传递给小模型，使其在资源受限的环境下也能取得类似大模型的性能。另一方面，可以使用小模型进行快速原型开发和实时推理，满足快速迭代和实时性要求高的场景。
小模型作为一种轻量级、高效率的解决方案，成为许多应用场景的理想选择。特别是则对聚焦垂直领域的政府企业，在数字化转型迫切需求下，小模型的应用也能开启更加高效、灵活的人工智能时代。
热门跟贴