盡管大模型在處理各種任務上表現出色，但小模型仍然有其存在的必要性和優勢。
* 資源效率：小模型需要更少的計算資源和儲存空間。這對於在資源受限的器材上執行模型(如流動通訊器材或物聯網器材)非常重要，甚至可以直接部署在流動應用、嵌入式系統、瀏覽器外掛程式等環境中。小模型可以更快地載入和執行，對於需要低延遲和即時推理的套用場景更加適用。
* 數據需求：小模型通常需要較少的訓練數據，這使得數據的收整合本更低，對於數據稀缺或領域特定任務更具適應力，並且能夠快速叠代和實驗，提供更準確和高效的結果。當然，對於小模型仍然需要確保訓練數據的質素和代表性。
* 可解釋性：小模型由於其較小的規模和簡單的結構，通常比大模型更易於解釋和理解。這使得小模型在需要可解釋性的場景下具有優勢，特別是當我們希望深入了解模型的決策過程、分析特征的重要性或與人類專家進行互動時。
* 泛化性：小模型在泛化性方面可能存在一些限制，但也具備一些優點，如魯棒性和對多樣化數據的適應力。選擇適合任務需求和資源限制的模型，同時結合數據的質素和多樣性，是實作良好泛化效能的關鍵。
* 私密保護：大模型往往需要在雲端進行訓練和推理，可能會涉及處理使用者敏感的個人數據。而小模型可以在本地器材上執行，更能保護使用者的私密和數據安全。
* 快速原型開發：小模型可以用來快速驗證和原型化想法。在開發初期，使用小模型進行快速叠代和實驗，可以更迅速地驗證模型的可行性和效果，並在後續階段再考慮是否需要使用大模型。
當然，把大模型「變小」，也是個不錯的方向。
* 壓縮和剪枝：透過壓縮模型的參數和剪枝不必要的連線，可以減小模型的規模。包括使用壓縮演算法(如量化、哈夫曼編碼)來降低精度、減少參數的表示大小，以及剪枝方法來消除不重要的連線和神經元。
* 蒸餾：透過蒸餾，將大模型的知識傳承給小模型。蒸餾可以透過讓小模型學習大模型的輸出概率分布來實作，從而使小模型能夠模仿大模型的行為。
* 網絡結構設計：透過設計輕量的網絡結構，可以直接構建小模型。例如，采用深度可分離摺積、輕量模組等，減少參數量和計算量，同時保持一定的效能
* 元學習和自動化：透過元學習和自動化方法，可以自動搜尋和設計適合特定任務和資源限制的小模型。這樣可以更有效地探索模型的結構和參數空間，從而得到高效能和高效率的小模型。
其實，小模型和大模型並不矛盾，未來小模型和大模型的結合可能會產生更令人期待的結果。
* 自動路由和選擇：原生的小模型可以用於接收和處理使用者請求，然後根據請求的類別和復雜度，自動決定將任務路由到適合的大模型或者本地小模型進行處理。這樣可以實作資源的有效利用，將大模型的計算需求限制在必要的場景中，同時在簡單任務上使用高效的小模型。
* 分布式推理：透過將復雜的推理任務委派給遠端的大模型，本地小模型可以在資源受限的器材上執行，從而提高響應速度和資源效率。這種分布式推理的方式可以在需要強大推理能力的場景中實作高效能的模型套用。
* 增量學習和遷移學習：小模型可以用於在本地器材上進行增量學習和線上學習，從而對新數據進行快速適應。然後，這些學到的知識可以與大模型進行互動，進行知識遷移和模型更新，以提高大模型的效能和適應力。
* 私密和安全：小模型可以在本地器材上處理敏感數據，保護使用者的私密和數據安全。而大模型可以在安全環境中執行，進行更復雜和深入的分析，從而兼顧私密和模型效能。
透過結合小模型和大模型，可以利用小模型的資源效率、快速叠代能力和私密保護等優勢，同時還能借助大模型的強大表示能力、復雜推理和泛化能力。這種結合可以提供更全面和靈活的解決方案，滿足不同場景和需求的套用。
註：微博上有朋友提到「數據需求和泛化性這兩點不是很理解，大模型的zero-shot能力，不是意味著在數據需求和泛化性兩方面有優勢嗎？」，以下是我提供的解釋：
大模型的泛化，是建立在對數據分布充分細致建模的基礎上，小模型更多是相對稀疏數據分布上的內插和外推，應該說各有利弊；數據需求方面，大模型的少樣本學習，是在預訓練階段對大規模數據分布學習的基礎上，只是在面對具體下遊任務時可以不需要那麽多針對性的訓練數據。
