在未来的2025年，生成式人工智能（GenAI）有望迎来一个关键的转折点，届时我们将更清楚地看到其真正潜力的展现。随着对其在各个行业多种应用案例的分析逐步深入，原本笼罩在噪音中的 GenAI 将逐渐显露出其真实的面貌。

最近，Hieb 认为，企业在投资 GenAI 时并不一定要选择昂贵而复杂的解决方案。实际上，越来越多的企业发现，大型语言模型（LLMs）并不总是适用于某些具体目标。

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相比之下，小型语言模型（SLMs）因为参数较少，通常更加经济、高效，能够更好地解决特定问题，同时也更容易符合快速变化的全球 AI 监管政策。他指出:“小型语言模型的训练和运行成本更低，更容易修改，非常适合合规需求和许多其他的目标应用。” 他进一步强调，大型语言模型虽然在复杂决策系统中应用广泛，但对于某些特定使用案例来说，使用小型模型反而更合适。

虽然小型语言模型已经使用了十多年，但它们的讨论却相对较少。Hieb 坚信，这些模型在资源使用上更加高效，适合训练和部署。以往的技术趋势如软件即服务（SaaS）商业模式的兴起，或许能为我们提供一些启示，未来市场也可能会向小型模型倾斜。这种趋势是由于小型模型在效率、成本及易于实施等方面的优势。Hieb 预计，随着企业对效率和成本的关注，未来将会有更多的小型模型应用在教育、基础代码开发、推荐系统、聊天机器人等领域。

Hieb 还提到，目前一些公司如谷歌、Grammarly、HubSpot、Zoom 和 Zendesk 等，已经在多个应用中使用了小型语言模型，包括 Gmail 的智能建议、客户关系管理自动化工具和聊天机器人等。他相信，随着应用的不断增加，小型语言模型将会展现出更大的潜力。