济宁金乡县励志中学，你是否想要了解每个细节？
更新时间： 浏览次数：140
济宁金乡县励志中学，你是否想要了解每个细节？各热线观看2025已更新（2025已更新）
济宁金乡县励志中学，你是否想要了解每个细节？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
济宁金乡县励志中学(温馨提示：即可拨打）
南充市蓬安县、阿坝藏族羌族自治州阿坝县、黔东南丹寨县、上饶市信州区、广西南宁市青秀区、临汾市隰县
武汉市黄陂区、忻州市偏关县、郴州市苏仙区、黔南荔波县、内蒙古呼和浩特市玉泉区
宝鸡市陈仓区、济南市莱芜区、黄石市西塞山区、抚州市广昌县、上饶市横峰县
怒江傈僳族自治州福贡县、苏州市太仓市、锦州市古塔区、内蒙古包头市固阳县、宁夏吴忠市盐池县、六安市叶集区
连云港市连云区、深圳市盐田区、咸宁市咸安区、双鸭山市宝山区、东营市垦利区、海西蒙古族格尔木市、晋城市沁水县、平凉市静宁县、黔东南丹寨县、广西梧州市龙圩区
宜昌市长阳土家族自治县、宜昌市宜都市、丽水市青田县、广西来宾市武宣县、汕尾市陆河县、玉树囊谦县、咸阳市渭城区、萍乡市湘东区
九江市庐山市、郑州市巩义市、哈尔滨市五常市、玉溪市澄江市、普洱市宁洱哈尼族彝族自治县、宜昌市西陵区、安庆市潜山市、广西南宁市横州市、天水市秦安县
南充市高坪区、广西河池市大化瑶族自治县、宣城市广德市、东莞市中堂镇、葫芦岛市南票区、内蒙古呼和浩特市托克托县
天津市河西区、大理永平县、曲靖市师宗县、达州市开江县、天水市秦州区、重庆市长寿区、鸡西市恒山区、云浮市云城区、抚州市广昌县、衢州市柯城区
三门峡市灵宝市、天津市武清区、成都市金堂县、保山市隆阳区、三明市三元区、黄石市铁山区、南平市延平区、宝鸡市太白县、中山市小榄镇
松原市长岭县、六盘水市钟山区、太原市娄烦县、乐山市犍为县、丽水市庆元县
全国服务区域：毕节、大连、徐州、金华、新疆、吐鲁番、黄石、盘锦、德阳、襄樊、临汾、丽江、无锡、朝阳、海西、汕头、荆州、枣庄、益阳、文山、赤峰、西双版纳、淮南、青岛、那曲、鸡西、凉山、德州、黄南等城市。
济宁金乡县励志中学全国生肖服务网点查询：
威海市环翠区、盐城市响水县、亳州市涡阳县、凉山喜德县、牡丹江市阳明区
全国服务区域：毕节、大连、徐州、金华、新疆、吐鲁番、黄石、盘锦、德阳、襄樊、临汾、丽江、无锡、朝阳、海西、汕头、荆州、枣庄、益阳、文山、赤峰、西双版纳、淮南、青岛、那曲、鸡西、凉山、德州、黄南等城市。
平顶山市新华区、云浮市罗定市、宜昌市夷陵区、宜宾市珙县、延安市宜川县
广安市邻水县、玉树称多县、长沙市浏阳市、临沂市沂水县、凉山越西县、吉安市万安县、揭阳市揭西县、清远市阳山县、深圳市龙岗区
南京市溧水区、天水市秦安县、双鸭山市宝山区、酒泉市瓜州县、安康市宁陕县、青岛市市北区、汕头市潮阳区、乐山市峨眉山市、益阳市资阳区、舟山市普陀区
重庆市开州区、平凉市崆峒区、延边安图县、西双版纳勐海县、内蒙古赤峰市林西县、淮北市烈山区、普洱市景东彝族自治县、忻州市五寨县、内蒙古赤峰市巴林右旗
红河红河县、重庆市秀山县、岳阳市湘阴县、厦门市同安区、赣州市章贡区、楚雄禄丰市、黔南平塘县
青岛市城阳区、大庆市让胡路区、渭南市蒲城县、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、黄山市黟县、安康市汉阴县、红河开远市、白城市镇赉县、昭通市巧家县、白沙黎族自治县牙叉镇
韶关市新丰县、广西梧州市万秀区、十堰市郧阳区、洛阳市老城区、济宁市泗水县、南阳市卧龙区
兰州市七里河区、江门市江海区、锦州市凌河区、营口市盖州市、晋中市寿阳县、丽江市华坪县、昭通市镇雄县、盐城市滨海县、辽阳市弓长岭区、商丘市民权县
渭南市蒲城县、衡阳市祁东县、郑州市惠济区、兰州市安宁区、福州市福清市、杭州市淳安县
内蒙古包头市白云鄂博矿区、衡阳市衡南县、泸州市叙永县、咸阳市泾阳县、娄底市娄星区
芜湖市弋江区、琼海市万泉镇、通化市集安市、昌江黎族自治县七叉镇、三沙市西沙区、伊春市友好区、蚌埠市禹会区、厦门市海沧区、雅安市石棉县
临沧市耿马傣族佤族自治县、蚌埠市怀远县、毕节市七星关区、延边龙井市、哈尔滨市阿城区
德州市齐河县、贵阳市白云区、屯昌县屯城镇、达州市开江县、蚌埠市龙子湖区
德州市禹城市、黄冈市蕲春县、重庆市江北区、平凉市崇信县、清远市连州市、万宁市北大镇、楚雄大姚县、福州市平潭县
黄山市黟县、佛山市高明区、赣州市寻乌县、焦作市博爱县、天津市和平区、大庆市让胡路区、南阳市桐柏县、宜昌市秭归县、内蒙古兴安盟突泉县、郑州市新密市
七台河市勃利县、广元市剑阁县、东莞市凤岗镇、朔州市应县、盐城市盐都区、长春市九台区、洛阳市偃师区
凉山金阳县、深圳市盐田区、齐齐哈尔市碾子山区、咸阳市永寿县、驻马店市正阳县、安康市石泉县、广西来宾市合山市
阜阳市颍州区、宜宾市兴文县、毕节市黔西市、内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗、亳州市谯城区、佛山市禅城区、郴州市资兴市、恩施州咸丰县
低成本、上线快、易调试，可在特定任务上反超通用大模型
轻量化小模型兴起，中小企业也能搭上AI“快车”
阅读提示
随着人工智能快速发展迭代，一些企业开始押注小模型。相较大模型，低成本、上线快、易调试的小模型，以更高的性价比为中小企业和个人用户提供了打开人工智能大门的钥匙。
近两年，人工智能快速发展迭代，大语言模型如雨后春笋般涌现，文本生成、文生图、语音处理、代码处理、视频处理等生成式人工智能走进人们的生活。同时，一些企业开始发力研发可在电脑、手机端训练的轻量化小模型。
“我们需要高铁、飞机、游轮等大型交通工具，也需要私家轿车、公交车，以及摩托车、自行车等小型交通工具。因为在不同场景下，不同人群有不同需求。”在青岛自然语义公司联合创始人、首席架构师孙燕群看来，满足特定市场的需求，是专而精的小模型兴起的重要原因及其存在的价值。
今年3月，自然语义研发的Euler模型通过中央网信办生成式人工智能服务备案。不同于大模型动辄千亿级的参数量，Euler的参数量只有2.5B(25亿)，是典型的轻量化小模型。相较于大模型，小模型有何特点？应用前景如何？记者对此进行了采访。
低成本、易调试的端侧小模型兴起
关于小模型，目前并没有明确定义。孙燕群表示，在行业内，参数量低于100B的模型就算比较小的模型。在实际应用时，要想在笔记本电脑端实现微调，模型参数量一般在3B左右。
相较大模型，小模型在算力消耗、使用成本方面更具优势。具体来说，一是训练和推理所需的硬件资源较少，使得成本较低；二是使用更便捷，可在手机、电脑、物联网设备等计算场景中实时运行；三是结构简单，开发者能快速定位问题，易于调试。
记者了解到，随着大模型的比拼日益激烈，一些企业开始押注小模型。2024年8月，微软和英伟达就相继发布过小型语言模型。国内不少企业也开始研发在“断网、弱网”环境下，让各种智能终端具备自主思考能力的端侧小模型。例如，在今年3月举办的中关村论坛年会期间，北京的面壁智能公司就发布了应用于汽车智能座舱的纯端侧超级智能助手。今年1月，广东佛山移动牵头联合40家单位成立佛山市AI小模型产业联合体，致力于通过人工智能小模型提供个性化服务，助力企业完成智能化升级。
“小模型让我们实现了与科技巨头们的错位竞争。”提到小模型的具体应用场景，孙燕群举例说，Euler通过备案后，已经开始面向中小企业和个人用户提供服务。如与山东某市级档案馆合作，上线了档案模型；与青岛当地一家仪器仪表设备公司合作，开发了内网技术相关的模型。
退而求其次后的“主动作为”
“客观来说，大模型的能力强于小模型，一个参数量2.5B的模型无论如何都不可能超过200B模型的算力。”孙燕群直言，这也是大公司都在做千亿级模型的原因。模型小，神经网络参数就少，容纳的知识量不够，“体现在文本生成上，就是容易出现上下文不连贯的情况”。
自然语义最初的目标并不是小模型。2019年底，该公司考虑要做大模型，但由于发展方向不明朗，同时在购买高算力GPU上面临资金和货源压力，因此未能实施。
“没想到，仅过了两年时间，国外的大模型就发布了。”孙燕群回忆说，后来随着越来越多大企业涌入大模型赛道，作为基础硬件的高算力GPU价格水涨船高。“那段时间，听说哪里有GPU，我们就坐飞机去买，常常是提前交了定金也不一定能买到。”最终，公司用10多台设备组成一个算力集群，能支撑做出7B参数的模型。
为了在现有设备基础上尽可能提高参数，自然语义公司工程师经过头脑风暴，想出了新的分词方式，以及将向量计算从实数空间转换到复空间等各种办法。“经过模型训练，这些技术都达到了比较好的效果，能让一个3B参数的模型，达到了150B参数模型60%左右的能力。”孙燕群表示。
中国信息通信研究院人工智能研究所副总工程师王蕴韬告诉记者，小模型之所以能在“瘦身”后仍保持可观性能，得益于一系列成熟的模型压缩与高效架构技术，包括剪枝、量化、知识蒸馏、设计先天高效的网络架构等。
让“小身材”跑出“大能量”
“小模型发展大有可为。”在王蕴韬看来，未来面向特定应用场景的小模型，潜力将会进一步释放。以AI终端为代表的应用形态及产品服务，将成为小模型释放大能力的主战场。
关于小模型的应用前景，王蕴韬进一步解释，一是为离线办公、文档摘要、私密对话等场景铺平道路；二是随着处理器架构和神经处理单元技术的应用，手机、车载和物联网设备将成为小模型的天然舞台；三是在垂直领域与“专精特新”行业，如金融、医疗、法律、教育等已出现6B及以下参数的定制模型，成本低、上线快，可在特定任务上反超通用大模型。
“市场关心的是能否解决实际问题，不关心背后模型细节，能够与场景深度结合，拥有行业知识，尤其是可信的小模型至关重要。”王蕴韬说。
从用户端来看，在实际应用中，小模型的性价比优势也十分明显。北京某互联网公司算法工程师张先生向记者表示，在现有技术条件下，想要在本地部署大模型存在一定难度。“专业GPU芯片价格太高，无法应用到低价格的终端上，如手机、机器人等配备的芯片就无法撑起大模型。另外，这些终端所配备的电池，往往也支撑不了高性能芯片的耗电等。”张先生表示，这些硬件性能有限的终端，更适合小模型施展。
王蕴韬分析认为，未来将是大小模型混合的系统范式。“云端大模型负责通用推理，端侧小模型承担即时响应与私域数据处理。”他还强调，小模型并非“大模型的低配版”，而是面向资源受限环境与专用任务的高性价比解法。通过配合端云混合部署和行业数据精调，企业完全可以让“小身材”跑出“大能量”，在AI商业落地的下一程中获得确定性收益。(工人日报 记者 陶稳) 【编辑:惠小东】