随着企业寻求更高效、更具成本效益的方法，人工智能（AI）正在发生重大变革。精益人工智能（Lean AI）——一种小型语言模模型（SLM），正成为企业最优先考虑的战略选择。它借鉴了最初用于制造和产品开发的精益方法，专注于优化人工智能系统的开发和部署，比传统大型语言模型更高效、所需计算能力更低。

随着企业寻求更有效的方法来优化云计算成本，精益人工智能变得越来越重要。这种方法优先考虑敏捷、数据驱动的决策和持续改进，使企业能够以可持续和可扩展的方式利用人工智能的力量。

小语言模型的兴起

在企业人工智能不断发展的环境中，小型语言模型（SLM）和开源技术的进步越来越突出。主要是因为生成式人工智能系统中大型语言模型（LLM）所带来的巨大成本和资源需求，像OpenAI的GPT-4和Meta的Llama等大型语言模型，它们在理解和生成人类语言方面能力突出。但同时它们的计算需求、云成本、能耗、操作延迟和复杂性也给企业带来了很大挑战。

越来越多的企业将SLM作为在云和非云环境中生成AI部署的实用替代方案，以应对这些挑战。SLM旨在提高计算资源需求和能耗的效率，从而降低运营成本，为人工智能项目带来更具吸引力的投资回报。它们更快的培训和部署周期使SLM对在快节奏市场中需要敏捷性和响应性的企业更具吸引力。

开源社区在推动精益人工智能和SLM的进步和采用方面也发挥了关键作用。Meta的Llama 3.1、斯坦福大学的Alpaca、Stability AI的StableLM等平台和工具，以及Hugging Face和IBM的Watsonx.AI的产品，使SLM更容易获得，降低了各种规模企业的进入壁垒。这种人工智能能力的民主化意味着一种改变游戏规则的趋势，因为越来越多的组织可以在不依赖专有和昂贵的情况下整合先进的企业人工智能。

小型语言模型的优势

从企业的角度来看，小型语言模型（SLM）能够经济高效地扩展人工智能部署，提高敏捷性，并使人工智能功能与不断变化的业务需求更紧密地结合。

此外，托管在本地或私有云中的SLM解决了有关数据隐私和主权的问题，满足了监管和合规要求，同时保持了强大的安全性。SLM能耗的降低支持了企业的可持续发展举措。在开源创新的支持下，转向较小的语言模型，通过降低大型生成式人工智能系统的成本和复杂性，重塑了企业处理人工智能的方式，提供了一条可行、高效和可定制的前进道路。

企业如何为SLM做好准备

随着企业AI格局发生转变，SLM的采用日益增多，开源技术不断进步，企业应积极准备有效利用这些技术：

培训团队：企业应投资培训计划，让团队了解SLM的细微差别。这包括了解SLM相对于大型语言模型(LLM)的优势、SLM提供的定制功能以及在各种用例中部署SLM所带来的效率提升。

评估用例：企业必须评估其现有的AI用例，并确定SLM可以在哪些方面带来最大价值。确定可以从SLM的灵活性和成本效益中受益的特定任务或流程将有助于组织确定其采用工作的优先顺序。

制定迁移计划：企业应制定全面的迁移计划，概述从LLM过渡到SLM所涉及的步骤。该计划应包括时间表、资源分配和性能指标，以跟踪迁移过程的成功。

与供应商合作：与提供SLM解决方案的供应商合作并利用他们的专业知识可以简化采用过程。供应商可以提供最佳实践指导、帮助选择模型并在企业环境中部署SLM期间提供支持。

解决数据隐私问题：鉴于对数据隐私和安全的高度关注，企业必须确保其采用的SLM符合相关法规和行业标准。实施强大的数据治理措施和加密协议对于保护敏感信息至关重要。

优化基础设施：企业应评估其现有的IT基础设施，并确定是否需要进行任何升级或修改以支持SLM的部署。这可能涉及投资额外的计算资源、优化网络连接或增强数据存储功能。

增强监控和报告：实施强大的监控和报告机制对于实时跟踪SLM的性能至关重要。企业应建立关键绩效指标(KPI)来评估SLM部署的有效性，并做出数据驱动的决策以持续改进。

鼓励协作：在组织内培养协作文化，以确保所有相关利益相关者都参与SLM采用过程。由数据科学家、IT专业人员和业务领导者组成的跨职能团队可以共同努力推动成功实施并最大限度地发挥SLM的优势。