我們來談?wù)勑⌒蜕墒饺斯ぶ悄芘c大型生成式人工智能。這就像將小刀與砍刀進行比較一樣；兩者都有其用途，但根據(jù)具體情況，其中一種可能比另一種更適合。

小型生成人工智能就像您值得信賴的小刀：緊湊、高效且可靠，適合某些任務(wù)。它們非常適合快速準(zhǔn)確地生成文本或圖像的簡短片段。您不需要大量的計算能力來使用它們完成任務(wù)。此外，它們可以輕松集成到現(xiàn)有系統(tǒng)中，而不會造成太多干擾。

另一方面，有時你需要像大砍刀一樣的人工智能來解決棘手的問題。大型模型可以訪問大量數(shù)據(jù)和處理能力，這使它們能夠以更高的精度生成更復(fù)雜的內(nèi)容。它們可能不像較小的那樣容易處理或集成，但在關(guān)鍵時刻它們確實會發(fā)揮作用。

我在軟件開發(fā)過程中使用過這兩種模型，我發(fā)現(xiàn)在小型人工智能和大規(guī)模人工智能之間進行選擇實際上取決于您想要從人工智能系統(tǒng)中獲得什么。

有時，您所需要的只是一個快速決策工具，它可以根據(jù)一些預(yù)定義的模式生成簡單的代碼片段或字符串（相對普通的東西，不需要大量的計算資源），因此小型模型會更好。

但其他時候（比如如果你想制作深度贗品），大佬們一定會出現(xiàn)。經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大型模型將幫助我們更接近實現(xiàn)我們最終的目標(biāo)：構(gòu)建AGI的能力，例如創(chuàng)建與現(xiàn)實無法區(qū)分的完整虛擬世界。

這里還需要考慮培訓(xùn)成本。長時間運行涉及大量數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練需要大量資源，從而浪費不必要的能源。對于小問題，大型模型就像用核武器攻擊一個國家只是為了殺死一只蒼蠅。因此，它是一個應(yīng)該明智使用的工具。

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