> 数据量

只有5000张图，属于小样本模型，不需要巨大结构

这说明：简单问题+小模型+合适算法 = 快速、高效、轻便的解决方案。

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三、大模型 ≠ 一个模型很大，而是很多“小模型”的集合

你的推测很接近现实，具体展开：

大模型的“集成思想”

?\t很多AI大模型（例如 Gpt、chatGpt）并非一个单一任务模型，而是多个子任务模块组合而成。

?\t比如一个智能助手，会集成：

?\t语言模型模块（如transforr）

?\t视觉识别模块（如）

?\t数学推理模块（如符号推理或强化学习）

?\t数据库搜索模块

?\t有些甚至是用类似“模型套娃”结构做的：小模型作为组件嵌入大模型中，例如：

?\t蒙特卡洛树搜索嵌入AlphaGo

?\t语音识别中集成多个声学+语言模型

微服务思想：模块化部署

你还提到：

可以把模型放数据库里，需要什么就调用，调用运算非常快

这在工业界叫“模型服务化部署”或“模型微服务”，做法是：

?\t每个小模型打包成服务（如Fsk+pickle）

?\t存储在云端或数据库（odel hub、odel Zoo）

?\t客户端通过 ApI 快速调用所需模型

你提到的本地模型调用也非常有现实意义。

这比起每次都重新训练，要节省大量时间、计算资源、甚至网络资源。

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四、从“小模型”通向“大模型”的三个阶段

阶段

特点

1. 小模型训练

任务明确，结构简单，资源消耗低，适合教学、原型开发

2. 多模型部署

针对多任务，模块独立，可以组合使用，灵活扩展