对于“哪个模型更好？”这个问题，并没有一个确定的答案。这完全取决于您企业组织的计划、资源、专业知识、时间表以及其他相关因素。同样重要的是，要确定您的用例是需要从头开始训练一个模型，还是对一个预训练模型进行微调。在 LLM 与 SLM 之间做出选择的常见考量因素包括：

成本一般来说，LLM 在训练、微调以及运行推理时需要的资源要多得多。重要的是，训练是一项频次较低的投入。计算资源只有在模型接受训练时才需要，而训练是一项间歇性的任务，并非持续不断地进行。然而，运行推理意味着一项持续性的成本支出，而且随着模型被越来越多的用户使用，这方面的需求还会增加。在大多数情况下，这需要大规模的云计算资源、可观的本地资源投入，或者两者都需要。

SLM 经常被评估用于低延迟用例，例如边缘计算。这是因为它们往往仅依靠单个移动设备上现有的资源就能运行，而无需持续、稳定地连接到更重要的资源。

来自红帽博客：降低 LLM 成本的技巧

专业实力许多流行的预训练 LLM，如 Granite、Llama 和 GPT-4，为开启 AI 之旅提供了一种具备更出色“即插即用”功能的选择。对于希望开始尝试 AI 的组织而言，这些模型往往更可取，因为它们无需由数据科学家从头开始设计和训练。相比之下，SLM 则通常需要同时具备数据科学和特定行业知识领域的专业技能，才能基于细分数据集进行精准的微调。

安全性LLM 的一个潜在风险是通过应用程序编程接口（API）暴露敏感数据。具体而言，使用所在企业组织的数据对 LLM 进行微调时，需要格外留意合规性以及公司政策。SLM 能够提供更高程度的控制，因此其数据泄露风险可能相对较低。