我们来谈谈小型生成式人工智能与大型生成式人工智能。这就像将小刀与砍刀进行比较一样；两者都有其用途，但根据具体情况，其中一种可能比另一种更适合。
小型生成人工智能就像您值得信赖的小刀：紧凑、高效且可靠，适合某些任务。它们非常适合快速准确地生成文本或图像的简短片段。您不需要大量的计算能力来使用它们完成任务。此外，它们可以轻松集成到现有系统中，而不会造成太多干扰。
另一方面，有时你需要像大砍刀一样的人工智能来解决棘手的问题。大型模型可以访问大量数据和处理能力，这使它们能够以更高的精度生成更复杂的内容。它们可能不像较小的那样容易处理或集成，但在关键时刻它们确实会发挥作用。
我在软件开发过程中使用过这两种模型，我发现在小型人工智能和大规模人工智能之间进行选择实际上取决于您想要从人工智能系统中获得什么。
有时，您所需要的只是一个快速决策工具，它可以根据一些预定义的模式生成简单的代码片段或字符串（相对普通的东西，不需要大量的计算资源），因此小型模型会更好。
但其他时候（比如如果你想制作深度赝品），大佬们一定会出现。经过大量数据训练的大型模型将帮助我们更接近实现我们最终的目标：构建AGI的能力，例如创建与现实无法区分的完整虚拟世界。
这里还需要考虑培训成本。长时间运行涉及大量数据集的训练需要大量资源，从而浪费不必要的能源。对于小问题，大型模型就像用核武器攻击一个国家只是为了杀死一只苍蝇。因此，它是一个应该明智使用的工具。
文章均为京上云专业成都软件开发公司，专注于成都软件开发服务原创，转载请注明来自https://www.j1feel.com/news/3584.html
