大模型与小模型协同的新机遇

[重大阿大]

《Towards Harnessing the Collaborative Power of Large and Small Models for Domain Tasks》

⛽ 背景介绍： 大型语言模型（LLMs）虽然展现了卓越的能力，但需要大量的数据和计算资源。相比之下，小型模型（SMs）虽然能力较弱，但更加高效且可以针对特定领域进行定制。本文提出了一种协同方法，通过大模型和小模型的协同工作，加速LLMs在私有领域的适应，并释放AI的新潜力。 中文摘要： 本文探讨了大模型和小模型协同工作的策略，识别了潜在挑战和机遇。通过这种协同方法，可以更高效地将大模型应用于私有领域，并提升AI的整体性能。文章还倡导行业驱动的研究，优先考虑在真实世界私有数据集和应用上的多目标基准测试。

✨ 中文方法： 1️⃣ 协同策略：提出大模型和小模型协同工作的多种策略，包括知识蒸馏、模型集成和任务分解等方法。 2️⃣ 知识蒸馏：通过大模型向小模型传递知识，提升小模型的性能。 3️⃣ 模型集成：将大模型和小模型的输出进行集成，以提高整体预测准确性。 4️⃣ 任务分解：将复杂任务分解为多个子任务，分别由大模型和小模型处理，提高效率和效果。 5️⃣ 多目标优化：在私有数据集上进行多目标基准测试，确保模型在不同任务上的综合性能。 6️⃣ 行业合作：倡导行业和研究机构合作，推动大模型和小模型协同的实际应用。

中文实验结果描述： 1️⃣ 知识蒸馏效果显著：通过知识蒸馏，小模型在特定任务上的性能接近大模型，且计算资源消耗大幅降低。 2️⃣ 模型集成提升准确性：大模型和小模型的集成方法在多个基准测试中表现出更高的预测准确性。 3️⃣ 任务分解提高效率：任务分解方法在处理复杂任务时，显著提高了计算效率和任务完成率。

总结与展望： 本文通过探讨大模型和小模型的协同工作，展示了这种协同方法在提升AI性能和效率方面的巨大潜力。未来研究应进一步探索更多协同策略，并在实际应用中验证其效果，推动AI技术的广泛应用和持续发展。