在人工智能的浪潮中，云端大模型如ChatGPT以其深度的思考和全面的回答贏得了廣泛的關注。然而，端側小模型卻常常被人們忽視。其實，小模型在人工智能體系中扮演著同樣重要的角色，它們與大模型相輔相成，共同推動著人工智能的發(fā)展。

端側小模型：快速響應的“潛意識”

如果說大模型是人工智能的“大腦”，那么端側小模型就是人工智能的“潛意識”。大模型以其強大的語言生成、知識理解和推理能力，在深入思考場景中發(fā)揮著重要作用。但它們的思考過程相對較慢，而且需要連接網絡，部署時需要大量的計算資源。相比之下，小模型更加注重快速判斷和響應。它們參數規(guī)模較小，結構相對簡單，功能單一，但部署時對計算資源的要求較低，使用時也無需網絡連接。這種特性使得小模型能夠在需要立即執(zhí)行指令的場景中發(fā)揮出優(yōu)勢。

優(yōu)勢互補，完美配合

大模型和小模型并不是孤立存在的，它們可以相互配合，共同完成任務。以一款機器人為例，這款產品將云端大模型作為“大腦”，理解人類意圖，思考指令的邏輯。而端側小模型則將這些思考結果轉化為具體的工作指令，控制設備完成工作。這樣的場景令人驚艷：當你問機器人桌上有什么能吃的東西時，它會迅速掃視桌面，理解并識別出餐具、水杯和面包等物品。然后，它會思考一會兒，得出面包是可以吃的食物，并指揮機械手用合適的力度將面包遞到你的手里。整個過程中，思考過程和做出選擇由云端大模型完成，而端側小模型則負責將思考的結果轉化為具體的動作。

端側小模型擁有廣泛的前景

端側小模型不僅具有快速響應的優(yōu)勢，還具備強大的學習能力。可以將端側小模型看作是一個失憶但學習能力很強的人類。通過不斷“投喂”數據，我們可以訓練模型進行各種專項能力的學習，如掃地、炒菜、洗衣服等。這種訓練方式不僅高效，而且成本極低。因為模型擁有的這些能力是可以低成本復制的。這意味著，一旦我們訓練出一個優(yōu)秀的端側小模型，就可以將其復制到無數個設備中，實現智能的普及。

小模型與AI邊緣計算設備相互依存

端側小模型與 AI 邊緣計算設備是一種相互依存的關系，小模型的正常運行離不開AI邊緣計算設備。端側小模型憑借其快速響應等優(yōu)勢在智能應用中發(fā)光發(fā)熱，而 AI 邊緣計算設備則是端側小模型的堅強后盾，為其提供計算能力、實時響應保障、數據處理支持和安全隱私保護。它們共同推動著科技的發(fā)展，為生活和生產帶來更多的智能和便利。杰和科技擁有全系AI產品，包括邊緣計算整機，自帶算力的主板以及AI PC，選擇 AI 邊緣計算設備是一個復雜的過程，需要考慮應用場景、計算資源、可擴展性、兼容性以及數據安全等多個因素。只有這樣，才能挑選出最適合的設備，實現高效、安全的智能化應用。

未來展望

隨著AI邊緣計算設備和端側小模型的廣泛應用，不僅邊緣計算設備會進入千家萬戶，未來還可能會出現“端側應用商店”，就像手機應用商店一樣，我們可以在這個平臺上購買或免費獲取各種端側模型，以適配不同的應用場景。邊緣計算時代已經到來，AI邊緣計算設備與端側小模型正在開啟未來智能時代的新篇章，科幻電影中的場景必將成為現實。