微型巨人：在真实世界中，小一些的大型语言模型能在会议摘要中斩获更高的分数吗？
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。研究论文重点探讨了大型语言模型（LLMs）在实际工业环境中面临的挑战，比较了经过微调的紧凑型 LLMs（如 FLAN-T5、TinyLLaMA、LiteLLaMA）与零样本大型 LLMs（如 LLaMA-2、GPT-3.5、PaLM-2）在会议摘要任务上的性能表现，结果发现 FLAN-T5 是一个比较适宜的成本效益高、实际工业部署的解决方案。
本研究评估了闭源和开源大型语言模型，发现较小的开源模型在零-shot情况下性能可与大型闭源模型相媲美。考虑到闭源模型的隐私问题和高成本，开源模型更适合工业应用。LLaMA-2-7B模型在性能、成本和隐私问题之间取得平衡，具有前景。该研究提供了使用大型语言模型进行实际业务会议摘要的实用见解。
