在人工智能领域，近年来成为了市场研究的焦点。随着市场上各种AI的工具层出不穷。不过，与我们所熟知的大型语言模型（如Chat-GPT）不同，这些软件更加的精细化，专业化，在各自的行业领域得到应用，使人们得到了更大的便利。例如专业的金融、医学、视频图像处理、音乐、翻译等等的一系列应用。在这些新兴领域的出现，预示着未来投资的重要风口。本文将扒一扒这类小语言模型的优势及价值。
小型语言模型： 通常是为了特定用途而专门设计的，也可以泛指为行业应用。这类应用可以从专业的角度出发，针对各种情境进行设计和优化，以达到极致的性能。相较于通用型的大型AI模型，小型语言模型的优势主要体现在以下几个方面：
1. 计算资源需求低：小语言模型的规模较小，因此在训练和推理过程中所需的计算资源较少，这使得它们可以在资源受限的环境中运行。
2. 快速响应：由于其规模较小，小语言模型在处理请求时能够更快地生成结果，这对于实时应用非常重要。
3. 定制化：小语言模型可以根据特定任务或领域进行定制，从而提供更精确和相关的回答。
4. 数据隐私保护：由于小语言模型不需要访问大量的训练数据，因此可以降低数据泄露的风险。
因此，2023年可以被视为大型语言模型的崛起之年，而到了2024年，小型语言模型有望接力成为市场的核心焦点。我们预见到人工智能模型的规模将逐渐缩小并呈现多样化的趋势。在这样的大背景下，生成式人工智能应用的涌现也将愈发频繁。
然而，随着这些小型语言模型的涌现，算力的提升将呈现出迅猛增长的趋势。这是因为每个新应用都伴随着成千上万的AI终端设备。这些终端设备本身也具备计算能力。如果说云计算是通过将数据集中在一个大型数据中心中进行处理和决策，那么 边缘计算 则是在本地的数据中心进行。这个数据中心可以是本地的计算机、小型终端设备（如电脑、手机、摄像头等），每个终端设备都能进行AI的运算。
边缘计算的优势在于：
1. 实时性：通过将小语言模型部署在边缘设备上，可以实现快速的数据处理和反馈，提高系统的实时性。
2. 低延迟：边缘计算可以将数据处理任务分散在多个边缘设备上，从而降低整个系统的延迟。
3. 数据保护：边缘计算可以减少对云端数据的依赖，从而降低数据泄露的风险。
4. 能源效率：通过将部分计算任务从云端转移到边缘设备上，可以降低云端服务器的负载，从而提高整个系统的能源效率。
随着人工智能技术的快速发展，小语言模型与边缘计算已经成为了新的投资风口。随着5G网络的普及和边缘设备的大量部署，边缘计算的市场需求正在快速增长。据市场研究机构预测，到2025年，全球边缘计算市场规模将达到数十亿美元。其次，随着人工智能技术的不断进步，小语言模型的性能正在不断提高。这使得它们可以在越来越多的应用场景中发挥重要作用。最后，随着政策的支持和投资的增加，小语言模型与边缘计算的研发和应用将更加活跃。
尽管小语言模型与边缘计算具有巨大的潜力和价值，但其发展也面临着一些挑战。例如，就目前而言如何提高小语言模型的性能？如何确保边缘计算系统的稳定性？如何降低边缘计算的成本并提高其经济效益？这些问题需要我们进一步研究和解决。
总而言之，小语言模型与边缘计算是人工智能领域的重要研究方向，通过深入理解和掌握这两个领域，我们可以更好地把握未来的发展趋势，为社会的进步和人类的发展做出更大的贡献。
本文内容仅为个人思考，不构成投资建议，股市有风险，入市需谨慎！
