在人工智慧領域，近年來成為了市場研究的焦點。隨著市場上各種AI的工具層出不窮。不過，與我們所熟知的大型語言模型（如Chat-GPT）不同，這些軟體更加的精細化，專業化，在各自的行業領域得到套用，使人們得到了更大的便利。例如專業的金融、醫學、視訊影像處理、音樂、轉譯等等的一系列套用。在這些新興領域的出現，預示著未來投資的重要風口。本文將扒一扒這類小語言模型的優勢及價值。
小型語言模型： 通常是為了特定用途而專門設計的，也可以泛指為行業套用。這類套用可以從專業的角度出發，針對各種情境進行設計和最佳化，以達到極致的效能。相較於通用型的大型AI模型，小型語言模型的優勢主要體現在以下幾個方面：
1. 計算資源需求低：小語言模型的規模較小，因此在訓練和推理過程中所需的計算資源較少，這使得它們可以在資源受限的環境中執行。
2. 快速響應：由於其規模較小，小語言模型在處理請求時能夠更快地生成結果，這對於即時套用非常重要。
3. 客製化：小語言模型可以根據特定任務或領域進行客製，從而提供更精確和相關的回答。
4. 數據私密保護：由於小語言模型不需要存取大量的訓練數據，因此可以降低數據泄露的風險。
因此，2023年可以被視為大型語言模型的崛起之年，而到了2024年，小型語言模型有望接力成為市場的核心焦點。我們預見到人工智慧模型的規模將逐漸縮小並呈現多樣化的趨勢。在這樣的大背景下，生成式人工智慧套用的湧現也將愈發頻繁。
然而，隨著這些小型語言模型的湧現，算力的提升將呈現出迅猛增長的趨勢。這是因為每個新套用都伴隨著成千上萬的AI終端裝置。這些終端裝置本身也具備計算能力。如果說雲端運算是透過將數據集中在一個大型數據中心中進行處理和決策，那麽 邊緣計算 則是在原生的數據中心進行。這個數據中心可以是原生的電腦、小型終端裝置（如電腦、手機、網路攝影機等），每個終端裝置都能進行AI的運算。
邊緣計算的優勢在於：
1. 即時性：透過將小語言模型部署在邊緣裝置上，可以實作快速的數據處理和反饋，提高系統的即時性。
2. 低延遲：邊緣計算可以將數據處理任務分散在多個邊緣裝置上，從而降低整個系統的延遲。
3. 數據保護：邊緣計算可以減少對雲端數據的依賴，從而降低數據泄露的風險。
4. 能源效率：透過將部份計算任務從雲端轉移到邊緣裝置上，可以降低雲端伺服器的負載，從而提高整個系統的能源效率。
隨著人工智慧技術的快速發展，小語言模型與邊緣計算已經成為了新的投資風口。隨著5G網路的普及和邊緣裝置的大量部署，邊緣計算的市場需求正在快速增長。據市場研究機構預測，到2025年，全球邊緣計算市場規模將達到數十億美元。其次，隨著人工智慧技術的不斷進步，小語言模型的效能正在不斷提高。這使得它們可以在越來越多的套用場景中發揮重要作用。最後，隨著政策的支持和投資的增加，小語言模型與邊緣計算的研發和套用將更加活躍。
盡管小語言模型與邊緣計算具有巨大的潛力和價值，但其發展也面臨著一些挑戰。例如，就目前而言如何提高小語言模型的效能？如何確保邊緣計算系統的穩定性？如何降低邊緣計算的成本並提高其經濟效益？這些問題需要我們進一步研究和解決。
總而言之，小語言模型與邊緣計算是人工智慧領域的重要研究方向，透過深入理解和掌握這兩個領域，我們可以更好地把握未來的發展趨勢，為社會的進步和人類的發展做出更大的貢獻。
本文內容僅為個人思考，不構成投資建議，股市有風險，入市需謹慎！
