本研究探讨了大语言模型与小语言模型的协作，解决了部署成本和延迟问题，分析了交互机制及关键技术，强调了协作在高效人工智能构建中的潜力与未来挑战。

本研究提出了一种多目标优化的LLM级联策略，旨在降低大型语言模型的部署成本，同时兼顾性能、成本和隐私等需求。实验结果表明该策略的有效性和优越性。

Google发布了Gemma 2，一系列轻量级的开放模型，用于AI任务。Gemma 2比第一代性能更高效，具有安全性改进。它提供了与较大模型竞争的替代方案，并降低了部署成本。Gemma 2经过优化，可在各种硬件上运行，并与主要的AI框架兼容。它以商业友好的许可证提供，并可以轻松部署和管理在Google Cloud上。Google致力于负责任的AI开发，并为开发人员提供资源。Gemma 2现已可供测试和研究。