大模型通常指参数较多、层数较深的模型，它们具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型通常指参数较少、层数较浅的模型，它们具有轻量级、高效率、易于部署等优点。常见的小型模型包括线性模型、决策树、朴素贝叶斯等。这些模型适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。在AI时代，选择适合的模型至关重要。一方面，开源的LLM模型不断涌现，比如OPT、BLOOM、LLaMA等，这些预训练模型的推出极大地促进了LLM的相关研究，使得LLM可以被应用于解决愈发复杂的实际问题。另一方面，以羊驼家族（如Alpaca、Vicuna、Guanaco）为代表的，经过微调或蒸馏的小型化LLM也成为了当下的研究焦点之一，在多项测评中都展现出了优异的表现；此外，以Quantization、LoRA、Offloading为代表的多项系统优化技术使得以更低的资源需求部署这些LLM成为可能。大模型在性能和准确度方面具备优势，但也面临着计算资源消耗和可解释性等挑战；小模型则更加轻巧和高效、低成本，但在复杂任务上可能有所不足。那么，要如何选择适合的模型呢？1. 根据任务需求：根据任务的复杂程度选择合适的模型，对于简单任务和资源有限的场景，小模型可能更合适；而对于复杂任务和高性能要求的场景，大模型可能更适合。2. 考虑计算资源：大模型通常需要更多的计算资源进行训练和推理，需要评估自身的计算资源是否能够满足需求。3. 模型可解释性：对于一些对模型解释性要求较高的场景，小模型可能更有优势，因为大模型通常较为复杂，难以解释其决策过程。在选择好模型后，还要注意以下几点：
1. 模型压缩与优化：对于大模型，可以通过模型压缩、剪枝和量化等技术，减少模型大小和计算资源消耗。2. 模型融合与集成：将大模型和小模型进行融合和集成，充分发挥各自的优势，提升整体性能和效果。3. 持续学习和更新：随着技术的不断进步和数据的不断积累，可以持续学习和更新模型，提升其性能和适应性。总之，在选择模型时，需要根据任务需求、计算资源和模型可解释性等因素进行综合考虑。同时，需要不断探索模型压缩、融合和持续学习等方法，以应对挑战并不断提升AI技术的发展水平。
近期，微软出人意料地发布了一个只有 13 亿参数但具有大模型推理能力的开源小模型 Orca，它使用创新的训练方法，成为首位敢于同专有模型叫板的挑战者。而且，Orca 的规模仅是其竞争对手的几十分之一（甚至可能只相当于 GPT-4 的几百分之一）。令人难以置信的是，Orca 在某些场景下甚至表现更好，而且完全碾压迄今为止所谓最强开源模型 Vicuna。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.02707.pdf
未来学会跟AI提问，输入良好的prompt提示词，将是一个人的重要能力。Intelligent.com 的高等教育顾问、伊萨卡学院战略传播教授 Diane Gayeski 在接受 VentureBeat 采访时表示。“家长们认为 ChatGPT 是一个很有吸引力的导师，因为它免费、随时可用，而且回答问题迅速。它非常擅长提供基本概念，甚至是提供代数、地理和外语等常见主题的练习题。”Gayeski 说到。“为了获得有效的结果，ChatGPT 完全依赖于用户输入良好的 prompt。学生必须具备足够的背景知识才能给 ChatGPT 提供正确类型的 prompt。”