随着生成式AI技术的崛起，企业不再盲目追求巨型模型，转而青睐小型语言模型（SLM）。这些模型不仅能耗低、利于终端运行，还能有效应对多样化商业需求，降低AI使用门槛。
多家初创公司如Arcee AI、Hugging Face等，专注于SLM的研发，提供经济实惠的解决方案，吸引投资者和客户的关注。OpenAICEO和Cohere等巨头也认同这一趋势，纷纷推出更轻量的模型版本。
SLM的优势在于其高效性和低能耗，可直接在智能手机、笔记本等终端运行，无需依赖云端，保护数据隐私的同时节省算力成本。此外，它们还能在较实惠的硬件上训练，使更多资源有限的团队也能轻松应用AI。
微软、Google、Meta等科技巨头也相继加入“瘦身”行列，推出参数规模更小的模型版本，如Meta的Llama 3.1和微软的Phi-3系列。这些模型在性能上并不逊色于大型语言模型（LLM），甚至在某些任务上表现更佳。
专家指出，提高模型性能的关键在于数据质量而非数量。通过精细调整的训练数据和高效的训练技术，SLM能够在特定功能上与LLM相媲美。未来，随着AI技术的不断发展，对SLM的定义和标准也将持续演变，推动AI应用更加普及和深入。
