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生成式 AI
我的 AI 學習之路:30天 Gemma 與 Gemini
系列 第
1
篇
我的 AI 學習之路: 第1天 Gemma 與 Gemini - 科普
17th鐵人賽
kevin_chiu
團隊
AI 航海王
2025-09-02 21:39:14
178 瀏覽
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2024年是大型語言模型(LLMs)蓬勃發展的一年,從CHATGPT4、Claude 3、Llama 3到 Gemini2 等模型的推出,我們看到了這些模型在能力上的顯著躍進。它們在處理複雜任務、多模態輸入和更流暢的對話方面都達到了前所未有的水準。
但同時,
開源小型語言模型(SLMs)
例如: Gemma 也在同步持續演進。這有幾個主要原因:
- 資源效率高:
小型模型佔用的計算資源和記憶體更少,這使得它們更適合部署在個人電腦、手機、甚至嵌入式裝置等邊緣設備上。
- 成本效益佳:
由於訓練和推理成本較低,中小企業和個人開發者更容易使用和微調這些模型,降低了開發門檻。
- 客製化能力強:
小型模型更容易針對特定領域或任務進行微調,使其在專業應用中表現出色,例如醫療、法律或客服機器人。
- 隱私保護:
由於可以在本地端運行,使用者資料無需上傳到雲端,有助於保護個人隱私和資料安全。
目前會考慮使用開源小型語言模型的排序是
隱私保護 > 客製化能力強 > 成本效益佳 > 資源效率高
大型模型引領了通用智慧的上限,而小型模型則開拓了AI在各種邊緣裝置和特定應用中的落地可能性。
兩者並非互相取代,而是共同推動著AI技術的普及與發展。
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