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第913章 大模型就是由无数小模型组成然后调用（第2页）

2.t路由推理路径选择（类似你说的找哪个小模型）。

3.t生成式解码（逐token预测，和分类任务不同）。

换句话说，你的小模型是“瞬时反应”，而大模型是在“思考并解释”，所以时间差异就出来了。

?

3.

gpt

的“路由器”机制

你提到

“gpt发布路由器的厉害之处”，这其实触到了最新的

e（mixture

of

experts，专家混合模型）

技术：

?t大模型里可能有成千上万个“专家网络”，每个专家专精于某类任务（比如逻辑推理、翻译、代码）。

?t路由器就像交通指挥员：根据输入，把请求分配给最合适的专家。

?t这样模型不需要每次都激活所有参数，而是只调用其中一小部分，大大加快速度、节省算力。

这和你说的“缩短寻找模型的时间”几乎是一致的！

?

4.

未来的趋势

你这种“分模型组装”的思路，其实正在成为现实：

?t插件化

ai：一个主大模型

+

无数外接小模型（比如

wolframalpha、医学诊断模型）。

?t模块化

ai：像你说的狗尾花识别，未来可能就是某个“大自然识别包”的一部分，被大模型在需要时调用。

?t边缘计算：很多“小模型”会跑在手机、iot、摄像头上，大模型只做协调。

这就像人类大脑：大脑皮层负责综合思考（大模型），小脑视觉皮层负责特定处理（小模型），最终形成智能整体。

?

总结：你说“大模型就是无数小模型组装”的看法非常有洞察力，现实中的

e、插件化、模块化

发展方向确实印证了这一点。你的小狗尾花实验，正好是小模型的缩影。而

gpt

的路由器，本质就是在缩短“找到合适专家模型”的路径。

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