重庆建设岗位培训网站icp备案号查询官网

重庆建设岗位培训网站,icp备案号查询官网,海外网络加速器免费,微信小程序订货系统简介 文章探讨了垂类模型的两种实现路径#xff1a;大模型知识库和小模型微调。大模型参数量大#xff0c;擅长推理但成本高#xff1b;小模型参数量小#xff0c;响应快但需微调增强能力。企业应根据任务特性、业务需求和数据成本选择适合的模型。知识蒸馏技术可用大模型训…简介文章探讨了垂类模型的两种实现路径大模型知识库和小模型微调。大模型参数量大擅长推理但成本高小模型参数量小响应快但需微调增强能力。企业应根据任务特性、业务需求和数据成本选择适合的模型。知识蒸馏技术可用大模型训练小模型两者互补依赖共同服务于不同场景的AI应用需求。qwen3-0.6B这种小模型有什么实际意义和用途吗所以今天聊个比较有意思但也是一个老生常谈的话题——垂类模型。垂类模型主要有两种实现路径一种是大模型知识库LLMRAG另一种是小模型微调SLM Fine Tuning。大家或许大模型听的比较多比如我的网名就是九歌AI大模型。那什么又是小模型呢两者如何区分和界定呢。大家一定听过或者在某个地方见过下面的参数除了上文中的0.6B,还有1.5B、7B、70B、671B等等671B就是DeepSeek -V3的模型参数数量。其中B就是英文中的Billion,1B就是10亿671B就是6710亿参数。所谓的大模型和小模型最直观的一个区分就是模型的参数量多少现在的大模型参数基本都到了都是千亿万亿级别的比如我们经常用的DeepSeek、豆包、千问、Gemini3我们把这些统称为大模型(Large Language Model)。而1.5B,7B这种跟万亿相去甚远的模型我们叫做小模型Small Language Model)大模型的参数量巨大优点不用说了擅长逻辑推理知识丰富就像一群刚刚清华北大毕业本科生组成的团队好像什么都知道但是他们都没有一线的业务经验所以在一些具体的业务场景或企业内部手册中需要知识库也就是RAG技术来更好的指导大模型来完成任务。所以我们在跟很多大模型实际对话的时候真实的过程是下面这样的。除了知识库更长的上下文更规范的Skills更严谨的需求文档也是提升大模型效果的有力武器。大模型的缺点也显而易见一是API调用成本还是非常巨大的一般企业业务根本用不起。二是很多场景压根就不需要用这么智能的大模型因为企业的实际业务中存在着大量的高频低能需求这类需求不需要你的算法多么智能但是延迟一定要低速度要快如果说 RAG 是给模型“外挂知识”那么微调 (Fine-tuning) 就是“内化能力”。 对于特定行业黑话、固定输出格式 (JSON/XML) 或极度敏感的数据环境微调小模型是性价比最高的选择。下面的动图就是3种常见的微调效果。对于大部分企业来说如果用微调后的小模型来实现大模型相近的效果那真的是太香了。举一个最直观的例子WPS提供的改写缩写以及润色功能我怀疑一定是金山公司使用的微调模型因为这类场景就是典型的高频、低延迟、逻辑简单的最典型例子。基于上面的简单分析我们现在对大模型和小模型的落地分工进行一下总结。1任务特性的区分2业务特性的区分3数据获取成本区别上面的图片是让Gemini3做的字体可能有点小我整理了个表格把小模型的应用场景重点梳理了一下。这个表格是我跟多个大模型轮番交流了很久才整理到的。我使用知乎直答对“qwen3-0.6B这种小模型有什么实际意义和用途吗”这个问题进行了总结发现基本与我们上面的分析一致。既然小模型这么香我们普通人能快速上手吗当然可以这方面的开源解决方案非常多比如数据集处理有Easy Dataset模型微调有LlamaFactory。模型微调最难的不是在显卡上对数据进行推理而是一份高质量的数据集。所以很多企业直接将大模型当作最佳数据集的主要来源。因为大模型是一个非常合格的老师它可能把自己的一部分能力传授给小模型开发大模型的厂家的数据集绝对是非常高质量的。这个过程就是大家上半年可能听说过的知识蒸馏。知识蒸馏中大模型是老师小模型是学生。总之大模型和小模型各有自己的擅长之处两者是互补和相互依赖的企业也不应该只局限于一种选择而是要根据自己的业务类型选择最适合自己的方式。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】