“买个菜不用开坦克去”！全球AI浪潮开始聚焦“小而美”

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在全球范围内，人工智能军备竞赛最初的起点是追求“大”： 巨型模型在海量的数据上进行训练，试图模仿具有人类智能水平的人工智能。 然而如今， 大量科技巨头和初创企业正在开始考虑缩小AI软件的规模，使其更便宜、更快速、更专业…… 这类AI软件被称为小型语言模型(SLM)或中型语言模型，使用较少的数据进行训练，通常专为特定任务而设计。 作为对比，那些知名的大型语言模型(LLM)，如OpenAI的GPT-4，开发成本超过1亿美元，训练的参数达到了逾1万亿。而较小的语言模型则通常在较窄的数据集上进行训练——例如，可能仅仅聚焦于法律问题上，其训练成本往往可能不到1000万美元，参数不到100亿。较小的模型也将消耗较少的算力，因此响应每个查询的成本也较低。 近几个月来，微软就正在大力宣传其名为“Phi”轻量级AI模型系列。 微软首席执 ………………………………