当人们谈论人工智能 (AI) 时，脑海中浮现的往往是 ChatGPT、Midjourney 或 Claude 等工具，这些工具能从文本框中生成类似人类的回应。换句话说，他们想到的是大型语言模型 (LLM)。虽然 LLM 推动了近期生成式 AI 领域的众多热潮，但它们只是一个快速发展的模型生态系统中的一部分。实际上，至少还有七种其他类型的专用 AI 模型在现代 AI 系统的工作方式中发挥着关键作用。这些模型并非只是 LLM 的助手，而是专门构建的引擎，旨在处理 LLM 本身未优化的任务。因此，如果您正在构建 AI 驱动的产品，或者只是想了解未来的发展方向，那么现在是时候超越 LLM 的局限性了。
专用模型的重要性
今天的 AI 系统并非单体结构。它们越来越模块化和任务专用，针对延迟和大小、多模态、可操作性及精确性等约束进行了优化。虽然 LLM 功能强大，但并非始终是满足这些需求的最佳选择。这正是这些专用模型的用武之地。
延迟与大小：边缘计算的轻量级模型
在许多应用场景中，例如移动设备上的实时图像处理或自动驾驶汽车中的即时决策，延迟至关重要。将所有数据发送到云端进行处理会引入不可接受的延迟。同时，模型的大小也是一个关键因素，特别是对于资源有限的设备。LLM 通常体积庞大，计算成本高昂，不适合在边缘设备上运行。
为了解决这个问题，研究人员开发了各种轻量级专用模型，例如 TinyML 模型。TinyML 模型针对在微控制器和其他低功耗设备上运行进行了优化。它们通常比 LLM 小几个数量级，并且可以实现低延迟推理。
例如，想象一下一个智能门铃，它可以使用 TinyML 模型来识别人脸并仅在检测到熟悉的面孔时才向您发送通知。或者考虑一个智能手表，它可以使用 TinyML 模型来跟踪您的运动并检测跌倒，而无需将数据发送到云端。
多模态：理解文本、图像和声音的融合模型
LLM 主要处理文本数据。但是，现实世界中的数据通常是多模态的，这意味着它包含多种形式的信息，例如文本、图像、音频和视频。为了处理这些多模态数据，我们需要能够理解和整合不同模态信息的 AI 模型。
专用模型在处理多模态数据方面发挥着关键作用。例如，视觉语言模型 (VLM) 能够理解图像和文本之间的关系。这些模型可用于各种应用，例如图像字幕生成、视觉问答和图像搜索。
一个典型的例子是 DALL-E 2 或 Stable Diffusion，它们可以根据文本描述生成逼真的图像。这些模型使用 LLM 来理解文本提示，并使用专用模型来生成图像。
此外，音频语言模型 (ALM) 能够理解音频和文本之间的关系。这些模型可用于语音识别、语音翻译和音乐生成等应用。例如，Whisper 就是一个强大的语音转文本模型，能够处理多种语言并提供高精度的转录。
可操作性：规划、决策和交互的强化学习模型
虽然 LLM 擅长生成文本和回答问题，但它们通常不擅长规划、决策和与环境互动。这些任务需要 AI 模型能够学习通过试错来优化其行为。
强化学习 (RL) 是一种训练 AI 模型以在环境中采取行动以最大化奖励的技术。RL 模型已被用于各种应用，例如游戏、机器人和资源管理。
例如，AlphaGo 就是一个使用 RL 技术击败世界围棋冠军的 AI 程序。AlphaGo 使用 RL 来学习围棋策略，并通过与自身对弈数百万次来不断提高其性能。
在工业自动化领域，RL 模型可以控制机器人手臂，优化生产流程，减少浪费并提高效率。例如，一家制造公司可以使用 RL 模型来控制焊接机器人，以实现更精确的焊接并减少缺陷。
精确性：像素级分割的计算机视觉模型
在某些应用中，我们需要 AI 模型能够以极高的精确性来理解图像。例如，在医学图像分析中，我们需要能够精确地分割肿瘤或其他异常区域。在自动驾驶汽车中，我们需要能够精确地检测行人、车辆和其他物体。
计算机视觉模型，尤其是图像分割模型，专门设计用于以像素级精确性来理解图像。这些模型可用于各种应用，例如医学图像分析、自动驾驶汽车和卫星图像分析。
例如，U-Net 是一种流行的图像分割模型，已被广泛应用于医学图像分析中。U-Net 可以用来分割各种医学图像，例如 CT 扫描、MRI 扫描和 X 射线图像。通过对医学图像进行精确分割，医生可以更准确地诊断疾病并制定治疗计划。
其他专用模型：时间序列预测、图神经网络和生成对抗网络
除了上述提到的模型外，还有许多其他类型的专用模型正在开发中。以下是一些例子：
- 时间序列预测模型：这些模型用于预测未来值基于过去的数据。它们可用于各种应用，例如金融预测、需求预测和天气预报。例如，可以使用 LSTM (长短期记忆网络) 预测股票价格或零售销售额。
- 图神经网络 (GNN)：这些模型用于处理图形结构数据。它们可用于各种应用，例如社交网络分析、推荐系统和药物发现。例如，可以使用 GNN 来识别社交网络中的影响力者或预测药物与蛋白质之间的相互作用。
- 生成对抗网络 (GAN)：这些模型用于生成逼真的图像、音频和视频。它们可用于各种应用，例如艺术创作、数据增强和虚拟现实。例如，可以使用 GAN 来生成逼真的人脸图像或创建新的艺术风格。
结论：AI 技术栈的未来
LLM 正在改变 AI 的格局，但它们只是冰山一角。为了构建真正智能的 AI 系统，我们需要利用各种专用模型，每个模型都针对特定任务进行了优化。
随着 AI 技术的发展，我们预计会看到更多新的专用模型出现。这些模型将使我们能够解决以前无法解决的问题，并创造出新的 AI 应用。
未来，AI 系统将越来越模块化和任务专用。我们将看到 LLM 与专用模型协同工作，以实现更强大的功能。因此，了解 LLM 之外的 AI 技术栈对于任何想在 AI 领域取得成功的人来说至关重要。要构建下一代 AI 应用，我们需要超越对 LLM 的片面依赖，拥抱 专用模型 带来的机遇，并深入理解这些模型在整个 AI 技术栈 中的作用。 唯有如此，我们才能充分释放 AI 的潜力，创造更智能、更高效、更人性化的未来。