小型语言模型（SLM）正逐渐成为 Agentic AI 的核心驱动力。NVIDIA 近期的一份研究报告指出，过度依赖大型语言模型（LLM）来处理所有 AI Agent 任务既不经济也不高效。他们提倡一种以数据飞轮为核心，以 SLM 为先导的架构，通过分析使用数据，根据可用工具对数据进行聚类，针对特定任务微调 SLM，从而实现更高效、更经济的 Agentic AI 系统。本文将深入探讨 NVIDIA 的这一策略，并分析 SLM 在 Agentic AI 领域的优势、挑战以及未来的发展方向。
LLM 的局限性与 SLM 的崛起
传统的 Agentic AI 系统往往以大型语言模型（LLM）为中心，利用 LLM 强大的通用能力来完成各种任务，例如决策、流程控制、复杂任务分解和问题解决。这些 LLM 通常部署在云端，通过 API 接口提供服务。虽然 LLM 在诸多领域展现出了卓越的性能，但在 Agentic AI 的应用中，其高昂的成本、延迟、资源占用以及对托管和商业承诺的依赖性，都成为了难以忽视的瓶颈。
例如，一个客户服务机器人需要处理大量用户请求，如果每次请求都通过调用大型 LLM 来进行响应，不仅会增加运营成本，还会导致响应延迟，影响用户体验。根据 OpenAI 的定价，即使是 GPT-4 这样的模型，处理大量文本数据也会产生可观的费用。而对于一些对实时性要求较高的应用场景，例如自动驾驶，即使是毫秒级的延迟都可能造成严重后果。
与此形成鲜明对比的是，小型语言模型（SLM）在降低成本、减少延迟和资源占用方面具有显著优势。由于 SLM 的模型规模较小，所需的计算资源更少，推理速度更快，因此更适合在边缘设备上部署，实现本地化推理。NVIDIA 认为，在许多 Agentic 系统中，SLM 足够强大，更适合，也更经济。
数据飞轮：驱动 SLM 持续改进
NVIDIA 提出的数据飞轮方法是 SLM 能够成功应用于 Agentic AI 的关键。数据飞轮的核心思想是通过持续收集、分析和利用 Agentic 系统中的数据，来不断优化 SLM 的性能。
具体来说，数据飞轮包含以下几个步骤：
- 数据收集： 收集 Agentic 系统中的使用数据，例如用户请求、任务执行过程、工具调用记录等。
- 数据清洗： 清理敏感信息，并对数据进行预处理，例如去除噪声、标准化格式等。
- 数据聚类： 根据可用工具，对数据进行聚类，识别出常见的任务模式和子任务。
- 模型选择： 为每个任务类型选择合适的 SLM。
- 模型微调： 使用定制数据集对 SLM 进行微调，使其能够更好地处理特定任务。
- 持续改进： 监控 SLM 的性能，并根据实际使用情况进行持续改进。
通过数据飞轮，SLM 可以不断学习新的知识和技能，提高任务处理的准确性和效率。例如，一个金融领域的 Agentic AI 系统可以通过分析历史交易数据，识别出欺诈交易的模式，并使用微调后的 SLM 来自动检测和阻止可疑交易。
SLM 的优势：推理效率、微调灵活性、边缘部署和参数利用率
NVIDIA 强调，SLM 在 Agentic 系统中具有多方面的优势，使其成为更具吸引力的选择：
- 推理效率： SLM 的模型规模较小，推理速度更快，可以更快地响应用户请求。例如，一个智能客服机器人使用 SLM 可以更快地识别用户意图并提供相应的解决方案。
- 微调灵活性： SLM 的微调成本更低，可以更容易地针对特定任务进行优化。例如，一个电商平台的推荐系统可以使用 SLM 并根据用户购买历史和浏览行为进行微调，从而提供更个性化的推荐结果。
- 边缘部署： SLM 可以部署在边缘设备上，例如智能手机、智能家居设备等，实现本地化推理，减少对云端服务器的依赖。例如，一个智能家居控制系统可以使用 SLM 来识别用户的语音指令，并控制家电设备，即使在没有网络连接的情况下也能正常工作。
- 参数利用率： SLM 的参数更少，可以更有效地利用计算资源。NVIDIA 的研究表明，通过合理的训练和微调，SLM 可以在特定任务上达到与 LLM 相当甚至更好的性能。
这些优势使得 SLM 在 Agentic AI 领域具有广泛的应用前景，例如智能客服、自动化办公、智能制造、智能医疗等。
SLM 应用案例：工具调用优化与性能提升
NVIDIA 举例说明了如何通过使用 SLM 优化工具调用，从而提升 Agentic AI 系统的性能。在一个工具调用场景中，Agentic AI 系统需要根据用户请求选择合适的工具来完成任务。传统的做法是使用 LLM 来进行工具选择，但这种方法成本高、延迟高。
NVIDIA 提出了使用 SLM 来替代 LLM 进行工具选择的方案。首先，收集历史工具调用数据，并使用数据飞轮方法对数据进行分析和聚类。然后，使用微调后的 SLM 来预测用户请求所需的工具。实验结果表明，使用 SLM 可以显著降低工具调用的成本和延迟，同时保持甚至提高任务完成的准确性。
此外，SLM 还可以用于对 LLM 进行辅助，实现更高效的混合架构。例如，可以使用 SLM 来进行初步的任务分解和工具选择，然后将分解后的子任务交给 LLM 来处理。这种混合架构可以充分利用 SLM 和 LLM 的优势，实现性能和成本的最佳平衡。
SLM 采用的挑战与应对
尽管 SLM 具有诸多优势，但其采用也面临着一些挑战：
- 高昂的前期 LLM 基础设施成本： 训练和部署 LLM 需要大量的计算资源和专业知识，这对于许多企业来说是一个巨大的障碍。
- SLM 开发中通用基准的使用： 通用基准可能无法真实反映特定任务的性能，导致 SLM 的优化方向出现偏差。
- 缺乏关注： 相比于 LLM，SLM 的关注度较低，缺乏相关的研究和开发资源。
为了克服这些挑战，可以采取以下措施：
- 利用预训练模型： 使用预训练的 SLM 作为起点，可以降低训练成本和时间。
- 使用特定任务的基准： 针对特定任务开发更具代表性的基准，可以更准确地评估 SLM 的性能。
- 加强 SLM 研究： 加强对 SLM 的研究和开发，可以推动 SLM 技术的不断进步。
- 社区支持： 通过开源项目和社区合作，促进 SLM 技术的普及和应用。
NVIDIA 的 SLM 策略：数据飞轮驱动的持续改进
NVIDIA 正在积极推动 SLM 在 Agentic AI 领域的应用。他们提出的数据飞轮方法，为 SLM 的持续改进提供了有效的框架。NVIDIA 还发布了一系列工具和资源，帮助开发者更容易地构建和部署 SLM。
NVIDIA 的 SLM 策略不仅仅是为了降低成本，更是为了提升 Agentic AI 系统的效率和灵活性。通过将 SLM 与 LLM 相结合，可以构建更智能、更高效的 AI Agent，从而更好地满足用户需求。
SLM 的未来：Agentic AI 的核心驱动力
小型语言模型（SLM）正在成为 Agentic AI 领域的新兴力量。NVIDIA 的研究表明，SLM 在降低成本、减少延迟、提高效率和灵活性方面具有显著优势。随着数据飞轮方法的不断完善和 SLM 技术的不断进步，SLM 将在 Agentic AI 领域发挥越来越重要的作用。
未来，我们可以期待看到更多基于 SLM 的创新应用，例如：
- 更智能的虚拟助手： SLM 可以用于构建更智能、更个性化的虚拟助手，能够更好地理解用户意图并提供相应的服务。
- 更高效的自动化流程： SLM 可以用于优化自动化流程，提高工作效率，降低运营成本。
- 更强大的边缘计算能力： SLM 可以部署在边缘设备上，实现本地化推理，为用户提供更快速、更可靠的服务。
总之，小型语言模型（SLM）代表了 Agentic AI 的未来发展方向。随着 NVIDIA 等科技巨头的积极推动和相关技术的不断成熟，SLM 将逐渐取代 LLM，成为 Agentic AI 的核心驱动力，为各行各业带来新的机遇和挑战。