学会这5招，帮你选到更适合的AI模型

       哪种大小的语言模型可以满足你的企业需求？

　　生成式AI的增长是由备受瞩目的大语言模型推动的，例如Open AI的GPT-4o、Google的Gemini、Anthropic的Claude，以及国内的DeepSeek、Kimi、豆包等等。

　　虽然这些大模型占据了新闻头条，不过，另一组模型却越来越受欢迎。一些专家认为，小模型有可能是生成式AI的未来。

　　调研机构Gartner表示，虽然大模型一直在语言模型的开发中占据着主导地位，但是小模型为各部门负责人确定的关键挑战提供了潜在的解决方案，包括预算有限、数据保护、隐私问题以及 AI 相关的风险规避。企业领导者在探索生成式AI时，可能不得不在大模型和小模型之间做出选择。

　　那么企业到底该怎么选呢？有5位商业领袖给出了建议：

　　1、考虑特定领域的机会

　　金融服务巨头 L&G 的集团首席数据和分析官 Claire Thompson 表示，她预计大模型和小模型在商业活动中都将占有一席之地。不过，那些目前备受瞩目的模型可以针对新的用例进行调整。

　　她说，"我看到一种情况，一些大模型已经开始接受特定主题的训练，并从中获得更多细节，而且这种情况正越来越多。"

　　虽然特定领域的模型之间存在差异，但是她不确定是否很多公司会将人力和财务资源用于内部开发。

　　"我不知道你们企业是否会自建模型，但是我所说的构建模型，更多是指在企业内部利用现有模型，在安全的环境中使用企业自己的数据来获得结果。"

　　Thompson 表示，无论大模型还是小模型，未来的模型都是和特定领域相关的。"我认为我们将获得更多量身定制的模型。例如，你将看到市场上有很多围绕医疗信息、气候主题、ESG，以及资产市场定制的模型。在这些特定的用例中，你可以获得更多的定制模型。"

　　2、根据具体情况选择最合适的方法

　　曼彻斯特机场集团的CIO Nick Woods表示，生成式AI的未来可能是大模型和小模型的混合体。

　　在他看来，一套方案不能适用于所有企业，企业选择的模型应该取决于企业业务中的用例。

　　"如果听到专家们说企业应该立刻启动一个AI程序并不罕见。不过，这是我们最不应该做的事情。"

　　Woods表示，高管们应该专注于业务转型议程，并决定哪些工具（包括 gen AI）可以帮助企业交付正确的结果。"因此，我们可以在边缘上运行一个小型的特定模型，以解决一些特殊用例，诸如空中桥梁何时停靠之类的用例。"

　　"在尝试为诸如'全球空中交通是什么样的？该如何应对天气变化？'等问题创建模型时，我可能会运行一些不同的模型。"伍兹说，简言之，选择模型就是根据具体情况选择最合适的方法。

　　"你将会看到有许多小模型被部署在边缘，而且大部分是用于特定的用例，"他说，"这几乎是不可避免的。但是，我认为还有一些大模型会更普及。"

　　3、考虑背景

　　Gartner数字化业务高管领导力高级总监分析师 Gabriela Vogel 指出，与多位CIO交流后的结果告诉她，小模型和特定领域的模型可以发挥重要的作用，至少在短期内是这样的。

　　"和我交流的客户正在努力寻找和创建适用于特定环境的模型。它们不一定是大型的通用模型，而是专门绑定到特定应用上的小型数据库的模型。"

　　Vogel表示，越来越多的公司正在从探索阶段，转向利用小模型生产生成式AI服务。之所以会有这种转变，是因为这些公司已经进行了很多测试，他们已经看到了哪些方法在大模型中有效，哪些无效，所以他们试图变得更具体，并应用这个方法。"这是我从客户方看到的情况。"

　　4、从小处着手减少幻觉

　　敞蓬观光巴士游运营商Big Bus Tours的客户满意度负责人Ollie Wildeman 表示，选择小模型还是大模型取决于用例--对于许多公司来说，可能会选择小模型多于大模型。

　　他分享了Big Bus Tours 如何使用 Freshworks Customer Service Suite，这是一款支持全渠道的软件，包括AI驱动的聊天机器人和票务。该公司还使用了一个Satisfi Labs 的AI赋能的虚拟助手，该助手可以连接到他们的官网，并处理基本的客户查询问题。

　　"Satisfi的AI技术只从与他们进行合作的特定公司获取数据，这家公司的技术与ChatGPT 或其他工具等大模型AI无关，他们是自己做的。"

　　Wildeman 表示，这种可控的策略创造了商业利益--高管们可以确保谨慎使用公司的数据来生成输出结果。

　　"这样一来，你的数据就会更安全，因为你知道这些数据是从哪里来的，以及它们会被用来做什么。而且，你得到的幻觉也会更少，因为你知道你使用的模型是为你从事的业务类型设计的。"

　　这些结果使Wildeman得出结论，更小的、用于特定领域的模型对企业来说非常重要。

　　"我认为对于企业来说，模型的选择会更加具体，而对于普通用户来说，随处可见的免费的大模型会更受欢迎。"

　　5、聚焦于企业自身数据

　　Tripadvisor 数据和 AI 主管 Rahul Todkar 表示，对于公司来说，适合的模型可能不仅仅是大或小的问题。

　　他指出，专业人士可以尝试两种模型。但是，专门构建和定制模型才是AI的未来，无论它们是大还是小。

　　"以 Mistral 7B 为例，与其他大模型相比，这是一个相对较小的模型，但是当你去做特定任务时，它会做得非常好。所以，对我来说，模型的未来是可定制的。"

　　Todkar建议，AI成功的关键是确保模型安全有效的使用企业数据。

　　"重要的不是训练模型的大小或特性，而是采用企业自身拥有的数据，将模型应用于企业环境中。那时，它就会超越现有的模型，而且你能够利用从数据中得到的洞察分析。所以，答案是介于两者之间的。"