在人工智能的浪潮中，云端大模型如ChatGPT以其深度的思考和全面的回答贏得了廣泛的關(guān)注。然而，端側(cè)小模型卻常常被人們忽視。其實，小模型在人工智能體系中扮演著同樣重要的角色，它們與大模型相輔相成，共同推動著人工智能的發(fā)展。

端側(cè)小模型：快速響應(yīng)的“潛意識”

　　如果說大模型是人工智能的“大腦”，那么端側(cè)小模型就是人工智能的“潛意識”。大模型以其強大的語言生成、知識理解和推理能力，在深入思考場景中發(fā)揮著重要作用。但它們的思考過程相對較慢，而且需要連接網(wǎng)絡(luò)，部署時需要大量的計算資源。相比之下，小模型更加注重快速判斷和響應(yīng)。它們參數(shù)規(guī)模較小，結(jié)構(gòu)相對簡單，功能單一，但部署時對計算資源的要求較低，使用時也無需網(wǎng)絡(luò)連接。這種特性使得小模型能夠在需要立即執(zhí)行指令的場景中發(fā)揮出優(yōu)勢。

優(yōu)勢互補，完美配合

　　大模型和小模型并不是孤立存在的，它們可以相互配合，共同完成任務(wù)。以一款機器人為例，這款產(chǎn)品將云端大模型作為“大腦”，理解人類意圖，思考指令的邏輯。而端側(cè)小模型則將這些思考結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的工作指令，控制設(shè)備完成工作。這樣的場景令人驚艷：當你問機器人桌上有什么能吃的東西時，它會迅速掃視桌面，理解并識別出餐具、水杯和面包等物品。然后，它會思考一會兒，得出面包是可以吃的食物，并指揮機械手用合適的力度將面包遞到你的手里。整個過程中，思考過程和做出選擇由云端大模型完成，而端側(cè)小模型則負責將思考的結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的動作。

端側(cè)小模型擁有廣泛的前景

　　端側(cè)小模型不僅具有快速響應(yīng)的優(yōu)勢，還具備強大的學習能力。 可以將端側(cè)小模型看作是一個失憶但學習能力很強的人類。通過不斷“投喂”數(shù)據(jù)，我們可以訓練模型進行各種專項能力的學習，如掃地、炒菜、洗衣服等。這種訓練方式不僅高效，而且成本極低。因為模型擁有的這些能力是可以低成本復(fù)制的。這意味著，一旦我們訓練出一個優(yōu)秀的端側(cè)小模型，就可以將其復(fù)制到無數(shù)個設(shè)備中，實現(xiàn)智能的普及。

小模型與AI邊緣計算設(shè)備相互依存

　　端側(cè)小模型與 AI 邊緣計算設(shè)備是一種相互依存的關(guān)系，小模型的正常運行離不開AI邊緣計算設(shè)備。端側(cè)小模型憑借其快速響應(yīng)等優(yōu)勢在智能應(yīng)用中發(fā)光發(fā)熱，而 AI 邊緣計算設(shè)備則是端側(cè)小模型的堅強后盾，為其提供計算能力、實時響應(yīng)保障、數(shù)據(jù)處理支持和安全隱私保護。它們共同推動著科技的發(fā)展，為生活和生產(chǎn)帶來更多的智能和便利。杰和科技擁有全系A(chǔ)I產(chǎn)品，包括邊緣計算整機，自帶算力的主板以及AI PC ，選擇 AI 邊緣計算設(shè)備是一個復(fù)雜的過程，需要考慮應(yīng)用場景、計算資源、可擴展性、兼容性以及數(shù)據(jù)安全等多個因素。只有這樣，才能挑選出最適合的設(shè)備，實現(xiàn)高效、安全的智能化應(yīng)用。

未來展望

　　隨著AI邊緣計算設(shè)備和端側(cè)小模型的廣泛應(yīng)用，不僅邊緣計算設(shè)備會進入千家萬戶，未來還可能會出現(xiàn)“端側(cè)應(yīng)用商店”，就像手機應(yīng)用商店一樣，我們可以在這個平臺上購買或免費獲取各種端側(cè)模型，以適配不同的應(yīng)用場景。邊緣計算時代已經(jīng)到來，AI邊緣計算設(shè)備與端側(cè)小模型正在開啟未來智能時代的新篇章，科幻電影中的場景必將成為現(xiàn)實。