小型語言模型:Phi、Gemma 與 8B 級的校本選擇
學校不一定需要最大的模型。本課用「校巴與包車」的比喻解釋為甚麼幾十億參數的小模型已足以應付大部分校務,以及甚麼場合仍然要動用旗艦模型。
Read in English教師工作坊茶歇,有位科任舉起咖啡杯問:「既然旗艦模型每月都係幾百蚊,點解仲要研究 8B?直接用最大唔得咩?」IT 協調員反問:「你會為咗運三十個學生去泳館,而租一架五十座旅遊巴嗎?」
這是模組三的收尾:讀得懂 Model Card 與檔案格式之後,最後要回答的是——校本日常究竟需要多大的模型?
任務決定用哪種車
學校外出有兩種常見安排:平日返學用校巴,固定路線、座位剛好、司機熟路;偶爾全校遠足才包旅遊巴,座位多、費用高、要提早預約。
大模型與小模型的關係相近。問題從來不是「哪架車比較貴」,而是「這趟行程有幾多人、去邊、要不要過夜」。 把旗艦模型用在每一項校務,就像天天租旅遊巴返學——不是做不到,而是貴、慢,而且敏感資料不必要地離開校園。
精選教材養出的專才
一個常見誤解是以為小模型只是把大模型砍掉幾層。實際上近年小模型變強的主因是訓練材料的質素。
以微軟的 Phi 系列為例,它的設計理念是用大量精心篩選與合成的「教科書式」材料訓練,而不是照抄整個網絡。結果是一個 14B 參數的模型,在數學與推理測試上追近甚至超越體積大幾倍的對手——像用精編教材教出來的學生,而不是「讀得多但雜」的學生。
Google 的 Gemma 系列走另一條路線:把旗艦 Gemini 的研究成果做成可下載的公開權重模型,並且刻意做得能在一般硬件上運行。近期版本已支援文字、影像與語音輸入,並涵蓋一百四十多種語言與長上下文。
至於 Meta、Alibaba Qwen 與 Mistral 的 7B 至 9B 級模型,則是目前學校本地部署最常見的一批,因為中文支援與社群資源都相對成熟。各家現行陣容見 AI 模型資料庫。
要留意:每個模型的 Model Card 都會寫明語言支援。例如 Phi 系列的 Model Card 明確表示主力英文、不以多語言為設計目標,這對中文校本應用就是重要警示。讀法見 看懂 Model Card、GGUF 與 Safetensors。
八成校務不必叫旗艦
按我們在學校實地觀察,以下任務用 8B 級模型幾乎感覺不到差距:
整理與改寫
會議文字稿→議決要點;教師段落→工作紙表格;同一段閱讀材料→小四、小五、小六三個難度版本。
分類與檢查
一百條問卷開放式答案分類;通告有否漏日期、地點、回覆期限;英文文章詞彙表加難度標註。
共通點:答案主要來自你提供的材料,不是模型記憶——資料在校內、提示清楚、格式固定,正是小模型最適合的場景。
仍要旗艦的四種場合
- 需要多步推理的題目,例如中五數學證明、物理應用題的完整解法;
- 需要在一份長文件內找出前後矛盾之處;
- 語氣要求極高的對外文書,例如處理投訴的家長信;
- 需要同時處理影像與文字的複雜判斷。
這類任務的關鍵不是知識量,而是推理深度,詳見 多模態、推論型模型與具身智能。
小模型做「量」,旗艦做「質」——把兩者混在同一條流程,往往既慢又貴,還把敏感原文不必要地送上雲端。
九百份問卷的雙層分工
一所中學生涯規劃組處理問卷:九百名學生、每人三條開放式問題,合共約二千七百段文字;人手分類需整個星期。
校內 8B 做分類
校內 8B 模型把每段歸入「升學」「就業」「情緒支援」「課外活動」「其他」,並抽關鍵字;二千七百段原文一秒未離校網。
旗艦寫管理層報告
去識別化統計摘要才送雲端旗艦,撰寫需細緻語氣與跨項推論的管理層分析。一位老師兩節課完成原一星期的量;硬件成本落在『智』啟學教資助(每校最高 500,000 港元)可申請範圍——重點是買剛好跑得動 8B 量化版的機器,不是買最大。
容易走歪的地方
- 錯法:用價錢或參數量判斷任務難度。 先問「答案在不在我提供的材料裡」。自查:這次任務若關掉模型記憶、只給原文,人類助理做不做得到?
- 錯法:以為微調可以代替知識庫。 校規、時間表、本學年通告應該檢索,不是訓練進參數。自查:見 校本知識庫與 RAG。
- 錯法:敏感資料一律送旗艦「因為較準」。 學生作文、輔導紀錄、SEN 相關資料,能在校內 8B 處理就不應為了「稍好一點」而離校。自查:這份資料若外洩,後果是否可接受?
動手做一次
時間: 約 12 分鐘。材料: 一個 8B 級本地或雲端小模型,以及一個旗艦模型(若只有其一,仍可做前半段)。
做甚麼: 兩個模型各跑一次以下提示,記錄輸出:
以下是五位學生對「你最想學校增加甚麼課外活動」的回答。請把它們分成不多於三類,為每類取一個名稱,並列出屬於該類的答案編號。
只可以根據我提供的答案分類,不要補充你自己的想法,也不要評價學生。
1. 想有攝影學會,因為我喜歡拍照。
2. 希望多些球類比賽。
3. 想學煮飯。
4. 想有羽毛球隊。
5. 想學剪片。
然後把提示換成「請根據香港現行高中課程,分析增加這些活動對其他學習經歷的影響」,再各跑一次。
交出甚麼: 四行筆記:(1) 第一條提示,兩者差距大不大;(2) 第二條提示,差距是否立刻出現;(3) 哪一條你會固定留給校內 8B;(4) 哪一條你會升級旗艦,理由一句。
怎樣算做對: 你能說出「材料內任務 vs 推理任務」的分界,並舉一項你科組下週會改用小模型處理的具體校務。
模組三到這裡結束。下一模組由 一課讀懂 Prompt 工程 開始。想回顧檔案格式,見 看懂 Model Card、GGUF 與 Safetensors;想了解小模型微調成本,見 LoRA 與 QLoRA。
這一課的重點
- 能夠說明小模型是用精選教材訓練的專才,而不是把大模型砍層的縮水版。
- 能夠列出八成日常校務(整理、分類、改寫、格式轉換)不必動用旗艦模型的理由。
- 能夠指出小模型可在校內一台機器上運行,讓敏感資料不離開校網且回應更快。
- 能夠判斷何時仍要升級到旗艦,並用知識庫補小模型的事實缺口而非只靠微調。
幾條常被問到的問題
分任務。整理會議紀錄、把文字轉成表格、把一段中文改寫成三個難度版本,幾乎感覺不到差距。要求它推導一道中五數學證明題、分析一份長篇政策文件的矛盾之處,或寫一封語氣微妙的家長信,差距就很明顯。實務做法是簡單任務用小模型、難題升級到旗艦。
是,因為參數少代表能記住的東西少,尤其是冷門與本地化的知識。但這個弱點有明確解法:不要靠模型記憶,改為讓它每次回答前先檢索學校自己的文件。這就是 [校本知識庫與檢索增強生成](/learn/llm/knowledge-base-and-rag) 要處理的事。
一張 12GB 至 16GB 顯示卡記憶體的消費級顯示卡,配一台普通伺服器,已足以運行 8B 級模型的量化版本並同時服務數十位教師。具體選型與安裝步驟見 [用 Ollama 與 LM Studio 做本地部署](/learn/llm/ollama-and-lm-studio-local-deployment)。
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