王田：1024，押大还是押小？这是个“大”模型问题 | CNCC专家谈

图1 大小模型协同智能计算示意图

大小模型协同智能计算是一种将不同规模的人工智能模型结合起来，以实现更高效和智能化处理任务的计算架构。大模型通常具备强大的计算能力和复杂的结构，能够处理诸如自然语言理解、图像识别等高度复杂的任务。这些模型的优势在于其能够学习和处理海量数据，捕捉到数据中微妙且复杂的模式和特征，因此在应对高度复杂的计算任务时表现出色。然而，大模型的这一优势也伴随着一些显而易见的缺点，即高计算资源的消耗、较大的能耗以及在处理速度上的相对迟缓。与之相对，小模型更加轻量，计算和资源需求较低，通常用于处理较为简单和直接的任务。小模型的优势在于其运行速度快、能耗低，能够在资源有限的环境中高效工作，例如在移动设备或嵌入式系统中。大小模型协同智能计算通过将两者的优势结合，构建出既具备高度智能化处理能力，又能在资源有限的场景下高效运行的系统。这种协同计算的核心思想是让大模型和小模型相互配合，各自发挥所长，从而优化整体系统的性能。

图3 大小模型协同研究热点

为了推动“大小模型协同智能计算”的研究，本论坛汇聚行业精英与学术权威，深入探讨以下核心议题：

·构建无缝协同架构：大模型和小模型在能力和资源需求上存在显著差异，如何设计高效且稳健的协同架构，确保大小模型间流畅的信息交换与任务协作？

·精雕个性化智能体验：大模型通常采用大量的通用数据训练，在应对用户个性化需求时往往不够精准。如何实现模型推理的高度定制化路径，以期充分迎合各类用户的差异化需求？

·精益计算与性能均衡：大小模型的协同运作涉及到大量的数据传输和计算资源的调度，如何在保证系统实时响应的同时合理分配资源，达成模型预测精度与端侧资源利用效率的完美权衡？

·数据安全与隐私保护：随着越来越多的个人数据被用于模型训练，数据泄露、滥用和未经授权的访问风险也在增加。如何利用大小模型互补优势，构筑数据安全防线，保证用户数据的安全性和隐私性？

通过本次论坛的深入交流与探讨，我们期待能够激发更多的创新思路，推动人工智能向着更智能、高效、可持续的方向发展，为社会提供更优质的服务。