大模型在端侧迅速落地，面临哪些挑战

大模型在设计领域进展迅速

“大模型加速产业进入全新智能时代，正成为推动科技创新、产业升级、生产力跃迁的重要驱动力量。”腾讯设计杰出专家、腾讯混元产品负责人陈妍妍近日谈到。在她看来，从大模型的能力来看，各行业对大模型有着三大共性需求，包括内容生成与创意设计、信息提炼与专业辅助、任务调度与智能交互及情感陪伴等。她认为，设计行业的应用就是大模型落地的一个代表性的领域。从文生图、文生视频到文生3D，多模态探索是腾讯混元大模型等国产大模型的重要发展方向。大模型在设计领域的应用进展十分迅速。腾讯的混元大模型在设计领域就展示了其强大的能力。

在文生图方面，腾讯的混元大模型尤其注重本土化，能够在很多应用场景中利用中国的历史和文化元素，这在国际市场上具有独特的优势。同时，腾讯的混元大模型已经深度应用于B端和C端，如创意广告、人像风格化等领域。在文生视频方面，腾讯的混元大模型已经能够实现将视频拉长的功能，从之前的4秒扩展到现在的16秒，这展示了其在视频生成和处理方面的能力。

此外，该模型还可以进行图生视频、视频生视频等应用，为设计领域提供了更多的可能性。虽然文生3D在现阶段的应用还不够广泛，但腾讯已经提前进行了一些研究。这种技术生成的模型具有可编辑性，可以导入到3D编辑工具中进行重新调整，这为未来的3D人物应用提供了基础。从技术升级与开放方面来看，腾讯的混元大模型不断进行技术升级，目前已扩展至万亿级参数规模。为了推动技术的发展和应用，腾讯计划将文生图能力进行开源，这将有助于降低技术门槛，促进更多的开发者和艺术家利用大模型进行设计创作。

大模型落地端侧成布局重要方向

过去一年多时间，大模型技术快速发展，其在端侧的应用落地也进展迅速。如在智能语音助手方面，大模型可以集成到智能语音助手中，使其能够更好地理解和处理自然语言。这使得用户可以通过语音与设备进行更自然和便捷的交互。智能语音助手已经成为手机、智能家居设备等端侧设备的标配功能，为用户提供了更加智能化的服务体验。在图像识别与处理当面，端侧设备可以利用大模型进行图像识别和处理。

例如，在移动设备上进行实时的人脸识别、物体识别或图像增强等操作。这种技术已经广泛应用于手机相机、安防监控、自动驾驶等领域，为用户提供了更加便捷和高效的图像处理体验。基于大模型的个性化推荐系统也可以在端侧应用中实现。通过分析用户的兴趣和行为，系统可以为用户推荐符合其喜好的内容、商品或服务。这种技术在电商、社交、新闻等领域得到了广泛应用，提高了用户满意度和转化率。大模型还可以用于实时语音翻译或文本翻译，使得用户能够在不同语言之间进行无缝交流。这种技术在跨国交流、在线教育、旅游等领域具有广泛应用前景，为用户提供了更加便捷的沟通方式。在硬件和计算技术方面，为了支持大模型在端侧的应用，出现了许多新的解决方案。

例如，使用边缘计算技术将计算任务从中心服务器下沉到设备的边缘，使设备能够更快速地处理数据和计算任务。这有助于减轻端侧设备的计算负担和能源消耗，提高响应速度和用户体验。此外，还有一些研究工作致力于优化大模型的训练和推理过程。例如，使用增量学习、迁移学习等技术对大模型进行微调，使其更适合特定任务和场景。这些技术能够降低模型的复杂度和参数数量，提高模型的精度和效率，从而更好地适应端侧设备的性能限制。当然，大模型在端侧的应用也面临一些挑战，如在性能和精度平衡方面，端侧设备通常具有有限的计算资源和存储空间，无法直接运行大模型。因此，需要对大模型进行压缩、剪枝、量化等技术处理，以减小模型的大小和计算复杂度，使其适应端侧设备的性能要求。

然而，这些技术处理可能会降低大模型的性能和精度。如何在保持模型精度的同时降低其复杂度和大小，是端侧应用面临的一个重要问题。还有，端侧设备的电池容量有限，长时间的模型推理会消耗大量的能源，缩短设备的续航时间。如何在保证模型性能的同时降低能源消耗，是另一个需要解决的问题。另外，与云端模型不同，端侧模型的部署和升级更为复杂。一旦模型出现问题，不像云端那样可以通过简单的部署和代码更新来解决。端侧模型的维护和升级成本相对较高，需要更多的技术支持和人力投入。

如何推进大模型落地应用已经成为当下重点关注的话题，如今，无论是终端公司、算法公司，还是芯片公司等都在积极为大模型在终端侧的落地应用而努力。从上文可以看到，虽然仍然存在一些挑战，不过不难看出，大模型在断侧的应用前景十分广阔，相信随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，大模型将在端侧应用中发挥越来越重要的作用，为人们带来更加智能化、便捷化和个性化的服务。