什么是语言模型？

语言模型是 AI 的一种，旨在理解、生成和预测人类语言。 简而言之，我们需要先训练语言模型，方法是向其“投喂”海量文本，让其学习词语和短语的语法、模式和上下文， 然后利用这些知识来撰写句子和段落、回答问题、翻译语言等等。

什么是小型语言模型？

顾名思义，小型语言模型 (SLM) 指规模较小的语言模型。 这些 AI 工具专为精准高效地完成特定任务而设计。

小型语言模型通常速度更快、价格更低且更易于训练，因此非常适合处理有针对性的特定任务。 在智能文档处理 (IDP) 等应用中，可以构建专门的小型语言模型来处理基本事务，例如从文档中提取数据、文档分类、光学字符识别 (OCR) 和自然语言处理 (NLP)。 小型语言模型能够从各类文档中准确提取信息，并且消耗的算力更少，对环境的影响更小。

什么是大型语言模型？

大型语言模型 (LLM) 能够以令人印象深刻的高水平理解和生成人类语言，适用于多种不同用途。 这类模型能够捕捉到微小细节，比如细微的差别、复杂的模式等等，并且通常会给出富有创意和洞察力的回应。

大型语言模型能够执行多种多样的任务。 例如，一个大型语言模型不仅可用于撰写多语言发票，还能协助医疗工作者草拟临床记录。 由于大型语言模型涉及数十亿个参数，因此会耗费更多的算力，但它们可以利用这些计算资源来生成独特的内容、模拟细致的对话等。

小型语言模型的优势

语言模型并非越大越好。 小型语言模型 (SLM) 具备诸多优势，非常适合某些业务流程。 我们来看看这些小型 AI 工具的五大关键优势：

速度更快

如果需要快速完成特定任务，小型语言模型可能是最优选。 这些工具会从与预期将执行的任务直接相关、规模更小、针对性更强的信息数据集中学习。 因此，小型语言模型的训练难度更小，运行速度更快，对环境的影响也更小。

例如，小型语言模型常常被用于处理智能文档，以快速准确地识别企业收到的文档，将这些文档分类并从中提取数据。 小型语言模型还可应用于众多其他场合，包括训练聊天机器人来提供即时客户服务、提供实时翻译服务以保持对话流畅等等。

性价比高

有时候，投资 AI 工具并不需要大量资金。 例如，相较于大型语言模型，小型语言模型的构建和运行成本都更低。 即使是自筹资金的初创企业，也有机会以较低的成本让 AI 的强大功能为其所用。

可为特定组织量身定制

每个组织的需求不同，无论是要处理法律文件还是医疗预约，都可以根据具体需求量身定制小型语言模型。 可以训练这些模型，让其学习您所在领域的专业知识，成为专家。 并非所有状况都适用同一个模型。

更加准确

如果需要精准可靠的结果，小型语言模型通常是更优的选择。 由于小型语言模型会接受有关特定任务的训练，因此准确率可能高于较大的模型，而所需的处理时间却仅为后者的零头。 小型语言模型能够理解复杂问题的上下文，并在其专业领域内生成相关且有意义的唯一回答。 事实上，越来越多的企业选用小型语言模型来满足自身的独特需求，而非更大更通用的模型。

易于更新

企业必须不断适应时代变迁，您的 AI 工具也必须能够顺应这些变化。 小型语言模型更易于开发和更新，您可以根据最新信息和行业趋势，更轻松地更新其内容。 即使公司不断发展，模型也能保持相关性，并继续提供有价值的信息。

大型语言模型的优势

T经过海量数据训练之后，大型语言模型 (LLM) 可以生成富有创意的文本，回答复杂的问题，并理解上下文和细微差别。 然而，大型语言模型有时也会“想当然”，生成听起来合情合理，但实际上错误或毫无意义的信息。 尽管存在这一局限性，但大型语言模型还具备潜在优势，可能成为企业和个人都不可或缺的强大工具。

庞大的知识库

大型语言模型从海量信息中学习，因此对语言和世界有着广泛的理解。 它们可以回答各式各样的问题、总结多种类型的信息，甚至以惊人的准确度创作出富有创意的内容。

适应性和灵活性

大型语言模型具备极强的通用性。 即使是像 ChatGPT 和 Gemini 这样广为人知的通用型开源大型语言模型，也可以针对特定的商业用途进行定制和预训练。 例如，我们可以微调大型语言模型，让其从文书资料中提取信息，或帮助企业及时了解不断变化的政府法规。 企业还可以定制大型语言模型来执行各种行业特定操作。

多语言能力

许多大型语言模型可以理解和生成多种语言的文本。 如果您的公司业务遍及多个国家/地区，或者与跨国供应商及客户有合作，这项功能尤为实用。 它可以让跨国沟通与协作变得更加轻松。

知识整合

大型语言模型擅长处理和理解海量信息，这在执行需要深入理解和详细分析的任务时非常有用。 例如，大型语言模型可以审阅数千份法律文档并提炼要点，因此律师无需逐字阅读每份文档，就能掌握全部状况。 大型语言模型可以收集和整合复杂信息，因此对深入研究非常有用。

提升创造力

由于大型语言模型接受过广泛训练，内容涵盖多样且全面的语言数据，包括各行各业的特定术语和沟通风格，因而特别擅长生成专业内容。 但有一个前提条件，即必须以优质数据作为基础，这是利用大型语言模型取得良好结果的关键，尤其是在专业领域。 借助正确的数据，并利用检索增强生成 (RAG) 技术将大型语言模型与外部知识源连接之后，模型即能以一致的品牌语调，起草引人入胜的营销文案、生成富有洞见的报告，甚至撰写个性化的电子邮件回复。 凭借先进的语言处理能力，它们能够生成具有说服力且内容丰富的输出结果，因而成为不可或缺的商务沟通与内容创作工具。

大型与小型语言模型之比较： 区别何在？

规模与复杂度

大型语言模型 (LLM) 包含的知识量远大于小型语言模型 (SLM)。 这是因为大型语言模型拥有海量参数（通常多达数亿个），因此非常先进，能够处理各种各样的任务。

然而，大型语言模型也有不足，其运行速度缓慢且资源消耗巨大，处理信息所需的时间可能是小型模型的 50 倍之多。 相比之下，小型语言模型经过专门设计，架构更精简，参数数量在 100 万到 1000 万之间， 因此训练和使用起来更加快捷高效。

成本与资源要求

小型语言模型运行起来就像高效的小轿车，大型语言模型则更像大卡车。 由于大型语言模型需要消耗大量算力和内存，因此运行成本可能相当高。 并且因为能耗巨大，大型语言模型还会对环境造成重大影响。 相比之下，小型语言模型的规模较小，能耗更低，且通常可在标准硬件上运行。

功能

大型语言模型在执行各类任务时表现都很出色，能够提供准确且流畅的输出结果。 而小型语言模型则是专为特定应用而设计，因此能在消耗更少资源和更低成本的情况下取得亮眼表现。

例如，专为应付账款量身定制的小型语言模型可以精准定位应付账款团队所需的确切信息，跳过所有其他无关数据。 这种针对性强的做法不仅能加快处理速度，而且与规模大得多的模型相比，准确度也毫不逊色，同时对资源的消耗更少。

大型语言模型与小型语言模型范例

小型语言模型范例

凭借专业技术和高效的运作方式，小型语言模型正在变革各行各业。 举例来说，量身定制用于智能文档处理 (IDP) 的小型语言模型可以提升文档处理中的光学字符识别 (OCR) 效果。 这不仅缩短了完成该工作流程所需的时间，而且相较于人工方法，错误更少。

大型语言模型范例

大型语言模型是 ChatGPT 等热门 AI 工具背后的驱动力，能够处理各式各样的任务，从广告活动头脑风暴到表单翻译，不一而足。 此外，我们还可以让大型语言模型学习数十亿个与特定任务精确相关的参数，对其进行精细调整。 例如，在医疗领域，我们可以给大型语言模型“投喂”海量医学文献和病历数据集，然后对其进行微调，使其成为能够解答复杂医疗问题的专家。

检索增强生成大型语言模型与小型语言模型

什么是检索增强生成 (RAG)？

检索增强生成 (RAG) 是一种先进的 AI 方法，能够帮助语言模型给出更优的答案。 通常，语言模型只能依赖其接受训练时所用的信息。 但借助检索增强生成技术，模型还能访问独立的知识库或数据库，并利用这些额外信息生成更准确的回复。

适用于大型语言模型的检索增强生成

虽然大型语言模型在生成文本方面表现出色，但其知识可能会过时。 检索增强生成 (RAG) 能够解决这个问题，方法是将大型语言模型与互联网或专业数据库等外部信息源相连，使其能够随时获取最新且最相关的事实，并据此回答您的问题。

但 RAG 的作用并不仅仅在于提高准确率。 RAG 能够将检索到的信息与您问题的上下文相结合，帮助大型语言模型更好地理解您的需求。 这样可以确保生成的回复更细致、更相关，从而降低“想当然”的可能性。 此时，高质量的数据至关重要，因为它能为大型语言模型提供更深层次的上下文信息，从而生成真正有见地的答案。

我们以智能文档处理 (IDP) 为例。 当企业将 IDP 与大型语言模型结合使用时，RAG 可充当二者之间的桥梁。 简而言之，RAG 可助力大型语言模型访问并利用 IDP 提取的数据，从而为其提供生成更准确结果的所需的数据。

根据需求选择合适的语言模型

选择语言模型时，需要考虑您的具体用途。 大型语言模型非常适合需要完成海量上下文理解的任务；小型语言模型则更适合处理具体且针对性强的任务，它通常会被集成到更大的平台中，以高效处理专门的问题。

事实上，您可能已经在所依赖的工具中使用小型语言模型了。 例如，ABBYY 的智能文档处理平台在执行光学字符识别等任务时，不仅利用了小型语言模型，还结合了机器学习和图像语义分割等其他 AI 技术。 这些工具协同工作，有助于实现流程自动化并提高准确性，从而让您的工作流程更加高效。

将大型和小型语言模型相结合

Reveal Group 是一家屡获殊荣的智能自动化服务公司，他们需要一个解决方案来帮助客户从质量、文档类型、格式和语言各不相同的众多租赁相关文档中提取超过 350 个字段。 为解决这一难题，Reveal Group 针对五种不同的方案测试了多种技术组合，最终确定了成效明显更优的组合： 大型语言模型 ABBYY Vantage 和小型语言模型 GPT-4 Turbo，以及 Blue Prism 机器人流程自动化。

GPT-4 与 ABBYY Vantage 相结合，带来统一的用户体验，无需任何字段级训练，即可提供结果。 此方法利用 IDP 进行分类和分割，并利用 GenAI 执行字段提取任务。 整合生成式 AI、IDP 和 RPA 实现数据提取和录入自动化之后，准确率达到 82%。 对于少部分超出所配置置信阈值的字段，ABBYY Vantage 的人工审核站将启用，以便人工用户能够校正机器提取的值。 机器学习模型会学习人工校正后的数据，并随着时间的推移不断改进自身，从而减少人工审核需求。 请点击此处查阅完整的 Reveal Group 案例研究。

关键在于数据质量

归根结底，无论您使用哪种语言模型，所投喂数据的质量将直接决定输出结果的准确性与可靠性。 若要有效地将您的数据与所选的语言模型关联起来，检索增强生成 (RAG) 至关重要。 ABBYY 的检索增强生成技术能够与语言模型无缝协作，提供准确、最新且符合上下文的回复。 通过与您现有的知识库集成，ABBYY 的 RAG 可确保您的 AI 拥有生成智能可靠的答案所需的上下文。

欢迎联系我们的专家，了解 ABBYY 可如何让语言模型的响应更加及时、相关且契合您的业务需求。