小語言模型賦能下一代智慧體的五種方式

要點

• SLM適合智慧體中的重複性、專業化任務，而非通用對話。
• 裝置端推理可實現低延遲和離線執行，硬體進步使量化模型高效執行。
• 微調後的SLM在工具呼叫上達到90%以上準確率，成本極低。
• 異構系統將大型模型用於規劃，SLM用於執行，可大幅降低成本。
• SLM支援在裝置上處理敏感資料，滿足合規性和氣隙環境需求。