轻量级模型相继发布，AI竞争赛道变了？

大模型激战正酣，小模型也热闹非凡。

就在北京时间7月19日凌晨，OpenAI发布了一款轻量级大模型GPT-4o mini，即GPT-4o的更小参数量、简化版本。OpenAI方面称，GPT-4o mini是目前功能最强大、性价比最高的小参数模型，性能逼近原版GPT-4，成本相比GPT-3.5 Turbo便宜60%以上。

值得关注的是，除了OpenAI以外，其他科技巨头也在轻量级模型领域发力。例如，百度智能云在3月21日举办的千帆产品发布会上，宣布推出三款轻量级大模型：ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny，相较于千亿级别参数的大模型，它们具有更小的参数量，便于客户针对特定场景进行模型精调，更易实现预期效果。

微软也不甘示弱，在当地时间4月23日推出了开源轻量级AI模型Phi-3系列，其中最小版本Phi-3-mini以其38亿参数和3.3T tokens的庞大训练数据量，在语言、推理、编码和数学基准测试中超越了诸多数百亿参数规模的模型。

苹果则在北京时间4月25日发布了一个“具有开源训练和推理框架的高效语言模型”，名为OpenELM。据了解，OpenELM提供四种不同尺寸的参数版本，分别为2.7亿、4.5亿、11亿和30亿，定位于超小规模模型，运行成本更低，可在手机和笔记本电脑等设备上运行。

在5月份举办的谷歌I/O开发者大会上，谷歌发布了轻量级模型Gemini 1.5 Flash，能够一次性分析1500页的文档或超过30000行的代码库，旨在提供更高质量的响应、更快的延迟，并显著提升推理和图像理解能力......

由此可见，AI模型竞赛，开始从大模型卷到了小模型。

什么是轻量级模型？

科技巨头为什么会将目光投向轻量级模型呢？在探讨这个问题之前，我们首先需要了解什么是轻量级模型。顾名思义，“轻量级”意味着这些模型具有较小的参数规模、较少的计算需求，以及较低的能源消耗。与大模型相比，轻量级模型具有部署灵活、成本较低、交互性好及可定制化等优势。

第一，部署灵活。大模型因其庞大的参数规模，往往需要巨大的计算资源和高昂的成本来训练和运行。相比之下，轻量级大模型通过架构优化、模型蒸馏等技术手段，显著降低了参数量，从而减小了存储空间的需求。因此占用的存储空间小，可以更容易地部署到边缘设备上，如智能手机、物联网设备等。

第二，成本效益显著。由于轻量级模型对计算资源的需求较小，因此所需的算力和电力资源也相应减少。在降低运行成本的同时，还可以减少数据中心的能耗，实现可持续发展。对于用户而言，这意味着可以享受更低的服务费用;而对于企业来说，则标志着能够降低运营成本，提升竞争力。

第三，交互体验好。在很多应用场景中，如语音助手、自动驾驶汽车等，实时响应是非常关键的。轻量级模型凭借其快速处理请求并给出反馈的能力，显著提升了用户体验。尤其在移动应用和服务领域，用户期望获得即时的结果，轻量级模型恰好满足了这一需求。

第四，定制化程度高。轻量级模型因其规模较小，更容易根据特定场景进行微调和优化，这使得模型更加贴近实际应用需求。客户可以根据自己的业务场景和数据集对模型进行精调，以达到更好的性能表现。

此外，轻量级模型在终端设备上运行，可以有效避免数据传输过程中的安全风险，有助于保护用户的隐私。

应用场景有哪些？