作者最初认为，小型、专业的语言模型将是企业人工智能任务的最佳解决方案，与大型通用模型相比，它们具有成本效益和隐私优势。然而，在回顾了最近的研究，特别是比较了微调小型模型与提示式前沿模型的研究后，作者发现，虽然专业模型可以在特定任务上媲美甚至超越通用模型，但它们完全是“小型”的这一概念正变得越来越模糊。研究表明，对于理解透彻的工作，目的地可能不是小型模型，而是更细致的模型选择方法。 AI
影响 表明企业人工智能的最佳方法可能涉及比“小型”或“大型”更复杂的模型选择，影响企业部署人工智能解决方案的方式。
排序理由 该条目是一篇评论文章，基于研究结果，讨论了企业人工智能不断发展的格局以及小型模型与大型模型的作用。
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