解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否清楚“大-小”模型在算法指标、算力成本、数据依赖、合规风险四象限的权衡；
2. 你是否能把“技术可选项”翻译成“业务可感知的用户价值”；
3. 你是否具备“场景-数据-算力-合规”一体化决策框架，而不是拍脑袋说“省成本就用小的”。

知识点

1. 模型规模与能力边界：参数≤2B的模型在中文知识问答、多轮对话、逻辑推理上普遍比7B+差10-30%，但延迟低、显存省、单机可跑。
2. 国内算力合规：A100/H100受限，国产卡（昇腾、寒武纪）对INT8/INT4量化友好，1.8B可做到单卡3060Ti级边缘盒子部署，满足“数据不出域”的政务、金融私有云要求。
3. 数据飞轮：小模型对SFT数据质量更敏感，需“高信噪比+领域聚焦”；若业务可贡献≥10k条高质量指令对，小模型可逼近大模型90%效果。
4. 成本模型：线上QPS=1000时，1.8B INT4显存占用≈2.3GB，单卡可跑40并发，TCO（含电费、机架、运维）约为7B FP16的1/6；若业务毛利<15%，成本差可直接决定盈亏平衡点。
5. 合规红线：生成式备案要求“模型可溯源、内容安全可控”，1.8B因参数量小，更容易通过“全参数微调+本地审核插件”实现100%私有化，减少第三方云审计风险。

答案

我会分三步决策： 第一步，用“业务容忍度”筛场景。若任务属于“封闭域、低知识密度、高并发”——如客服FAQ、银行工单分类、运营商套餐查询——用户只关心准确答复而非创意，此时1.8B的<5%的绝对指标下降可接受，则进入第二步。 第二步，跑“两周数据实验”。用业务侧最新1万条黄金数据做LoRA+RLHF，对比7B基线，若关键指标（准确率/召回率/BSR）≥95%，且幻觉率≤1.5%，即认为“技术可行”。 第三步，算“经济账+合规账”。当并发≥800 QPS、单条调用成本需<0.003元、且客户要求“数据不出机房”时，1.8B的量化版本可在国产边缘盒子全量部署，无需申请A800，也省去生成式服务算法备案的跨云审计流程，ROI<6个月，我就会推动正式替代。反之，若任务需要复杂推理、多轮状态跟踪或开放域知识，如医疗诊断、合规报告生成，则保留大模型，通过动态路由把“小模型兜底+大模型熔断”做成级联方案，既控成本又保体验。

拓展思考

1. 动态路由策略：线上实时监测用户query复杂度，用轻量分类器决定走1.8B还是7B，可在总成本降45%的同时把整体满意度提升2.3pp。
2. 小模型+知识外挂：把1.8B当“语义接口”，向量召回本地知识库，再用Prompt约束输出，可在不扩大参数的前提下把知识问答F1从78%提到88%，逼近大模型。
3. 国产化替代节奏：2024年多地政府出台“信创补贴”，对≤2B且实现国产芯片NPU推理的模型给予0.2元/次调用补贴，可再缩短ROI至3个月，产品经理应把政策红利写进BP，帮公司拿到真金白银。
4. 风险预留：小模型容量低，容易被恶意Prompt绕开安全对齐，需在输出层加“规则+置信度双阀”熔断，并保留日志回灌大模型做对抗训练，形成“小模型快跑、大模型兜底”的长效安全闭环。