导读： 大语言模型在自然语言处理领域取得了显著成就。然而，由于其高昂的成本和资源消耗，其商业化应用仍处于早期阶段。相比之下，小语言模型凭借较低的训练成本和较小的计算资源需求等优势，展现出很大的潜力。本研究通过分析国内外小模型的发展现状与具体案例探讨了小模型的应用潜力与面临的挑战。研究发现：（1）小模型体型虽小但功能强大，具有成本优势；（2）我国小模型在专业领域中的表现能够超越国外通用模型，同时综合能力大幅提升，具有技术创新性；（3）由于大模型对算力资源的高需求，我国在资源与技术受限的情况下发展小模型，能够助力我国在全球AI竞赛中脱颖而出。本文为我国AI行业发展提供了战略方向。
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