从金融服务角度看待专业语言模型和边缘计算的力量：作者：Erica Andersen

近年来，世界见证了一个由科技巨头组成的强大卡特尔的崛起，每个巨头都在争夺对包括金融服务在内的每个行业的控制权。他们对人工智能 (AI) 的“越大越好”方法导致了大型语言模型 (LLM) 的激增，这些模型消耗能源和资源，窒息了大街和当地文化。然而，还有另一种方式，可以提供一条更加可持续、公平和创新的前进道路。

当前的人工智能范式在无限的现金和政府的沉默推动下，导致了科技变得过于庞大的局面。其结果是某种数字洗脑，卡特尔的利益优先于人类和地球的利益。现在是挑战这一现状并探索替代系统的时候了，这些系统可以减轻我们的资源负担，同时促进竞争性创新和增长。

在金融服务领域，专业或小型语言模型 (SLM) 和边缘计算的潜力怎么强调都不为过。通过结合这两种技术，我们可以创建一个更具可持续性和资源意识的技术生态系统，使环境和当地社区受益。

SLM 和边缘计算的好处

SLM 的主要优点之一是降低能耗。与需要大量数据中心才能运行的 LLM 不同，SLM 可以在智能手机、笔记本电脑或本地中小企业服务器等边缘设备上高效运行。这减少了将数据来回发送到数据中心的需要，从而显着节省能源。

SLM 还针对效率进行了优化，最大限度地减少了运行所需的计算资源和能源。这使得它们非常适合部署在电池寿命或处理能力有限的设备上，这是许多金融服务应用中的常见限制。

另一方面，边缘计算允许在更接近数据源的地方处理数据，从而减少延迟和带宽使用。这在偏远地区或连接有限的情况下尤其有利，例如农村银行或移动支付。

简而言之：

• 减少能源消耗：
  • 减少对数据中心的依赖：SLM 比卡特尔大型语言模型 (LLM) 需要更少的处理能力，从而使它们能够在边缘设备（如智能手机、笔记本电脑或本地中小企业服务器）上高效运行。这减少了将数据来回发送到大量数据中心的需要，而这会消耗大量能源。
  • 效率优化：SLM 设计轻量且快速，最大限度地减少了操作所需的计算资源和能源。这使得它们非常适合部署在电池寿命或处理能力有限的设备上。
• 提高资源利用率：
  • 本地处理：边缘计算允许在更接近数据源的地方处理数据，从而减少延迟和带宽使用。这在偏远地区或连接有限的情况下特别有用。
  • 实时应用：SLM 可在边缘设备上进行实时处理，这对于智能电网、自动驾驶汽车和环境监测等应用至关重要。这可以实现更快的响应和更有效地利用资源。
• 环境效益：
  • 降低碳足迹：减少能源消耗意味着减少碳足迹，有助于应对气候变化。
  • 可持续实践：SLM和边缘计算可用于优化农业、制造和运输等领域的资源管理，促进更可持续的实践。
• 社会影响：
  • 可访问性：SLM 使互联网连接或计算资源有限的地区的人们更容易使用人工智能。这有助于弥合数字鸿沟并增强社区能力。
  • 隐私：在边缘设备上本地处理数据通过减少与云服务共享敏感信息的需要来增强隐私。

金融服务的现实例子

SLM 和边缘计算的结合在金融服务中拥有众多应用，包括：

1. 数字支付 ：SLM 可以为智能支付系统提供支持，该系统可以了解用户习惯并优化交易处理，从而减少延迟和能源消耗。
2. 风险管理 ：带有SLM的边缘设备可以分析实时市场数据，从而实现更快、更准确的风险评估和决策。
3. 客户服务 ：SLM 可以为聊天机器人和虚拟助理提供支持，提供个性化的客户支持，改善用户体验并减少人工干预的需要。
4. 合规和监管报告 ：SLM 可以帮助自动化合规和报告任务，减轻金融机构的负担并提高准确性。

金融服务的环境和社会效益

在金融服务中采用 SLM 和边缘计算可以对环境和当地社区产生重大影响。通过减少能源消耗和促进可持续实践，我们可以：

1. 更低的碳足迹 ：减少能源消耗意味着减少碳足迹，有助于应对气候变化。
2. 促进可持续实践 ：SLM 和边缘计算可用于优化供应链金融和可持续投资等领域的资源管理。
3. 弥合数字鸿沟 ：SLM 让互联网连接或计算资源有限的地区的人们更容易使用人工智能，从而增强社区能力并促进金融包容性。

结论

通过将SLM的效率与边缘计算的本地化处理能力相结合，我们可以创建一个更具可持续性和资源意识的技术生态系统。这不仅有利于环境，还有助于更公平地分配资源，提高人类和地球的生活质量。

在我们前进的过程中，必须认识到这些技术的潜力并对其开发和采用进行投资。通过这样做，我们可以为金融服务创造一个更光明、更可持续的未来。