您是否应该尝试小型语言模型进行人工智能应用开发？
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内容提要
企业目标是将关键业务操作靠近服务对象。尽管AI技术普及，开发快速响应需求的应用仍具挑战。小型语言模型（SLM）在特定领域应用更有效，具备安全性和隐私优势。选择合适模型需平衡性能与资源，确保数据管理和实时处理能力。
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关键要点
- 企业目标是将关键业务操作靠近服务对象。
- 尽管AI技术普及，开发快速响应需求的应用仍具挑战。
- 小型语言模型（SLM）在特定领域应用更有效，具备安全性和隐私优势。
- 选择合适模型需平衡性能与资源，确保数据管理和实时处理能力。
- SLM的专注于特定数据使其能更准确地回答特定查询。
- SLM可以更容易地控制数据，确保安全和隐私。
- SLM的有效性依赖于数据管理能力，需支持实时处理。
- SLM可直接在移动设备上实施，减少延迟。
- 基础模型的小型版本提供更高的效率和更低的计算成本。
- 选择模型时需平衡性能需求与资源限制。
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