大语言模型的出现，推动了人工智能在企业中的应用。许多组织正尝试将AI融入业务流程。然而，随着在实际业务场景中的深入应用，单纯依赖单一通用大模型的局限性也开始显现。

通用大语言模型（LLMs）的技术特点与局限

通用大语言模型因其广泛的知识覆盖和处理多样化任务的能力而备受关注。但从企业级应用的角度看，其局限性同样突出：

●运行成本：通用大模型庞大的参数量，对硬件资源有极高要求，部署和运行成本高昂。

●输出可控性：由于训练数据的广博与复杂，通用大模型的输出可能存在不准确或与事实不符的“幻觉”现象。在金融、法律等对信息准确性有严格要求的行业，构成了严重的操作风险。

●决策可解释性：通用大模型的决策逻辑通常不透明，形成了“黑箱”问题。这对于那些业务流程需要满足合规性与可追溯审计要求的行业，是一个核心障碍。

小型语言模型优势

人工智能领域的一个重要发展方向是小型语言模型的应用。小型语言模型，是为特定领域或任务进行深度优化的模型。它们的技术优势在于：

●高精度与高可靠性：通过在特定行业的数据集上进行训练，小模型在处理专业任务时，其精度和可靠性通常优于通用模型。

●高效率与低成本：更小的模型规模意味着更快的处理速度和更低的部署成本。同时，小模型更易于实现私有化部署，有助于保障企业数据的安全可控。

●高可解释性：小模型的内部逻辑相对清晰，更便于进行监管和合规性审查。

未来方向：多模型协同的技术架构

行业内的共识是，未来并非由某一种模型主导，而是会形成一个“多模型协同”的技术生态。

在这种生态中，不同类型的模型各司其职。一个先进的AI系统应具备“模型路由”能力，即根据接收到的任务类型，系统能动态地将其分配给最适合处理该任务的模型。这种架构可以最大化地结合不同模型的优势，实现系统整体在效率、成本和可靠性上的最优化。

行业实践应用-大小模型协同的智能文档处理方案

这一技术理念，已在对可靠性要求极高的金融行业中得到实践和验证。金融业务涉及大量文档处理，文件种类繁多，既有版式固定的标准化文档，也有格式各异的非标文档，是检验AI模型能力的理想场景。

以易道博识的智能文档处理平台为例(简称DeepIDP)，该平台采用了“大小模型协同”架构，

●用小模型处理高频、标准化任务。对于业务中出现频率最高、版式最标准的文档，例如身份证、银行卡等，平台会调用传统OCR识别模型进行处理。

●用大模型处理复杂、非标准化任务。当遇到版式不固定、内容复杂的合同、财务报表、业务申请表等“长尾文档”时，平台则会调用大模型来进行抽取，它并非通用LLM，而是专为金融行业文档进行深度训练的模型，能够精准理解并抽取复杂版式中的关键信息 。

这种协同架构为业务带来了切实价值，并直接解决了前述通用模型的局限：

1、解决“黑箱”问题，确保合规：与通用大模型不同，易道博识的GIE大模型能够实现“数据可溯源”，即抽取的每一个字段都能准确关联回原始单据上的相应位置 。这保证了数据的真实性和可审计性，满足了金融业务的合规要求 。

2、优化成本效益：通过将不同任务智能地分配给最合适的模型，实现了硬件资源的合理利用和高效协同，为企业在成本与性能之间找到了最佳平衡点 。

企业在进行AI技术布局时，应超越“模型越大越好”的单一维度，转向构建一个更为灵活和高效的多模型应用体系。

常见问题解答 (FAQ)

1. 问：为什么多模态大模型不能直接取代所有传统的OCR识别？

答：尽管大模型泛化能力强，但在处理身份证等高频标准文档时，存在成本高昂、速度慢、字符级识别率偏低等问题。在这些场景下，专用小模型具备成本低、速度快、识别精度高的优势，是更经济高效的选择。

2. 问：易道博识的智能文档处理平台如何解决金融行业的信创国产化难题？

答：平台通过统一的软件架构，从底层原生适配主流国产硬件（如C86+DCU、ARM+昇腾）。这避免了企业因硬件不同而维护多套软件版本的难题，极大降低了开发与运维成本，并保障了企业AI能力投资的连续性和可扩展性。

3. 问：对于版式多变的非标文档（如各类申请单），你们的大模型识别方案有什么优势？

答：我们采用经专业OCR数据二次训练的大模型，其识别准确率和速度均远超原生大模型。更关键的是，它支持将抽取的每个字段精准关联回原始单据的坐标位置，解决了原生大模型结果无法溯源、难以人工核验的问题。