一、概念定义
- 大模型（Large Language Model，LLM）：参数规模通常为数十亿至上千亿。训练于大规模、多样化数据，具备强大的语言理解与生成能力，适用于复杂任务与通用场景。
- 小模型（Small Language Model，SLM）：参数规模从几百万到数十亿不等，专注特定任务或领域，本地化训练与部署更高效。
二、主要差异
- 模型规模与训练数据
- LLM：训练数据庞大，参数众多（数十亿至数万亿）。
- SLM：数据集有限，参数较少，通常在特定任务领域上进行训练。
- 能力与适用场景
- LLM：对话生成、跨领域理解、推理复杂内容表现优异。
- SLM：处理结构化任务、专业领域文本或实时应用时更高效、准确。
- 资源消耗与部署效率
- LLM：训练与推理需要高算力服务器、GPU 支持，成本和延迟较高。
- SLM：可在普通服务器或设备端（如手机、嵌入式设备）快速部署运行。
- 性价比与可定制性
- LLM：功能强大但训练成本高，定制难度大。
- SLM：训练与运行成本低，适合快速定制、私有化应用。
三、应用趋势
- 众多企业正在采用 SLM 来应对内部任务，如法律文档分析、客户服务、金融报告生成等领域，因其更高效、可控并可保障数据隐私。
- LLM 则继续在创意类内容生成、多轮对话推理、多模态任务等方面发挥优势。
- 越来越多的系统倾向采用 混合架构，将 LLM 与 SLM 结合使用，实现精准、高效的协同作业。
四、总结
- 大模型（LLM） 优势在于通用性和表现力，适合复杂、开放式任务；
- 小模型（SLM） 优势在于效率、成本和可控性，对特定任务更为精准。
- 两者结合，能在成本与性能间取得平衡，是目前业界推荐的 AI 架构策略。
