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AI邊緣計算 | 科幻電影中的場景將成為現實
2024.11.27

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注。然而,端側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展。


端側小模型:快速響應的“潛意識”


如果說大模型是人工智能的“大腦”,那么端側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,而且需要連接網絡,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。它們參數規模較小,結構相對簡單,功能單一,但部署時對計算資源的要求較低,使用時也無需網絡連接。這種特性使得小模型能夠在需要立即執行指令的場景中發揮出優勢。



優勢互補,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。以一款機器人為例,這款產品將云端大模型作為“大腦”,理解人類意圖,思考指令的邏輯。而端側小模型則將這些思考結果轉化為具體的工作指令,控制設備完成工作。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,而端側小模型則負責將思考的結果轉化為具體的動作。




 端側小模型擁有廣泛的前景

端側小模型不僅具有快速響應的優勢,還具備強大的學習能力。可以將端側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”數據,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制的。這意味著,一旦我們訓練出一個優秀的端側小模型,就可以將其復制到無數個設備中,實現智能的普及。



小模型與AI邊緣計算設備相互依存

端側小模型與 AI 邊緣計算設備是一種相互依存的關系,小模型的正常運行離不開AI邊緣計算設備。端側小模型憑借其快速響應等優勢在智能應用中發光發熱,而 AI 邊緣計算設備則是端側小模型的堅強后盾,為其提供計算能力、實時響應保障、數據處理支持和安全隱私保護。它們共同推動著科技的發展,為生活和生產帶來更多的智能和便利。杰和科技擁有全系AI產品,包括邊緣計算整機,自帶算力的主板以及AI PC,選擇 AI 邊緣計算設備是一個復雜的過程,需要考慮應用場景、計算資源、可擴展性、兼容性以及數據安全等多個因素。只有這樣,才能挑選出最適合的設備,實現高效、安全的智能化應用。



未來展望

隨著AI邊緣計算設備和端側小模型的廣泛應用,不僅邊緣計算設備會進入千家萬戶,未來還可能會出現“端側應用商店”,就像手機應用商店一樣,我們可以在這個平臺上購買或免費獲取各種端側模型,以適配不同的應用場景。邊緣計算時代已經到來,AI邊緣計算設備與端側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實。


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