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如何通过小型GenAI模型实现大增长.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719228 2025-06-22 34页 11.97MB

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本文主要内容概述如下: 1. **市场份额与模型趋势**:预测未来少数大型云服务供应商将主导商用大语言模型市场,而小型模型将在市场占据一席之地。 2. **小型模型的优势**:小型模型(小于100亿个参数)因其经济性和易于掌控的特点,正逐渐发挥影响力。70%的成功供应商投资于小型开源模型,并进行针对用例的微调。 3. **案例研究**:文章提供了多个小型模型成功案例,如Leena AI和Convirza,展示了小型模型在工单处理和销售坐席反馈等领域的应用效果。 4. **错误观念纠正**:纠正了关于小型模型的五个常见错误观念,强调小型模型在成本、性能、选择多样性、微调复杂度和所需数据量方面的优势。 5. **市场预期**:指出市场进入门槛将在未来18个月内提高五倍,强调了投资小型模型、建立多设备战略和知识转移管道的重要性。 核心数据引用: - 不到五家基础模型供应商将占据大部分市场份额。 - 70%的成功供应商投资于小型开源模型。 - 小型模型可减少72%的工单数量,并节省每年400万美元的成本。 关键点分条列出: - 小型模型在特定场景下可超越大型模型性能。 - 小型模型的推理成本远低于大型模型。 - 市场上有数千个小型模型可供选择。 - 小型模型微调成本低,仅需少量高质量数据。 - 投资小型模型和知识转移是建立竞争优势的关键。
"小模型如何创造大价值?" "GenAI领域,小模型的优势何在?" "如何低成本实现AI模型部署?"
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