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内容提要
小语言模型（SLMs）正在革新金融和法律领域的AI应用。与大型语言模型相比，SLMs体积更小、效率更高，适合移动设备和边缘计算，能够本地处理数据以保护隐私。AI Bloks创始人Namee Oberst指出，SLMs能够自动化日常任务，提高工作效率，并在合规性和可审计性方面表现优异。
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关键要点
- 小语言模型（SLMs）在金融和法律领域的AI应用中具有革命性。
- SLMs体积小、效率高，适合移动设备和边缘计算，能够本地处理数据以保护隐私。
- AI Bloks创始人Namee Oberst指出，SLMs能够自动化日常任务，提高工作效率，并在合规性和可审计性方面表现优异。
- 与大型语言模型（LLMs）相比，SLMs在资源需求和隐私保护方面具有优势。
- SLMs适合特定用例，尤其是在资源受限或需要本地执行的场景中。
- 小语言模型的定义正在变化，随着硬件和模型的进步，能够运行更大的参数模型。
- SLMs在文档查询、合同分析等微任务中表现出色，能够提高工作效率。
- 小语言模型与RAG（检索增强生成）结合使用，可以更好地满足企业需求。
- 小语言模型在合规性和审计方面具有优势，能够提供更好的可解释性和可审计性。
- 未来，SLMs和LLMs的结合将为企业提供更灵活和高效的解决方案。
- 小语言模型的基础设施和工具选择应根据硬件类型进行优化。
- 小语言模型的普及将使AI技术更加民主化，降低使用门槛。
- 企业在使用小语言模型时应关注安全性、成本效益和可观察性。
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