通过 SLM 和边缘计算减轻资源负担：作者：Erica Andersen

有一种不同的方式，与大卡特尔的大即是更好的人工智能运动相反，显然渴望控制每个行业以及人类和地球。尽管缺乏收入，而且政府沉默且合规，但现金却无限，这表明像金融化这样的科技已经变得太大了。这个卡特尔正在杀死大街、我们的城镇和文化，而人工智能阶段正在使数字洗脑进入极速

我们需要一个替代系统，小语言模型 (SLM) 和边缘计算正是我们需要的强大组合，可以显着减轻我们的资源负担，有利于我们增长所需的竞争性创新，而不是以牺牲人类和地球为代价的有限资源。

由于您的时间很宝贵，所以让我们切入正题：-

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 设计轻巧且快速，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：边缘计算允许在更靠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。

具体的现实例子：

• 精准农业：配备 SLM 的边缘设备可以实时分析农作物的传感器数据，优化灌溉和肥料的使用，减少水和化学品的浪费。
• 智能家居：SLM 可以为智能家庭助理提供支持，帮助其了解用户习惯并通过调整照明、供暖和电器使用来优化能源消耗。
• 野生动物保护：配备 SLM 的边缘设备可以分析偏远地区的图像和声音，以监测濒危物种并检测偷猎活动，从而协助保护工作。

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。