小成本大作为！Fastino任务特定语言模型超越GPT-4o，延迟狂降99倍
在人工智能领域，尽管现有的顶尖大语言模型（SOTA）展现了卓越智能，部分任务表现甚至超越人类，但其庞大的参数规模——动辄数千亿乃至万亿级别，导致了高昂的训练、部署及推理成本。对于企业及开发者而言，在处理相对简单却需大规模、高并发处理的任务时，这些顶尖模型并非性
fastino
10万美元成本训练的小模型，在特定任务超越GPT-4o，延迟低99倍
现有的SOTA级别大语言模型固然拥有较强智能，在部分任务上达到或超过了人类的水准，但他们的参数尺寸动辄达到数千亿甚至万亿，无论是训练，部署，还是推理，都成本高昂。对于企业和开发者来说，这些SOTA模型在一些相对简单，但需要大规模和高并发的任务上，未必是综合成本