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本综述全面阐述了设备上语言模型（LLMs）的最新进展，重点分析了模型压缩、高效架构设计和硬件-软件协同优化等领域的突破。这些进步推动了复杂语言模型在资源受限设备上的部署，为各行业提供了更好的数据保护、低延迟和普及先进AI能力的机会。从云端到边缘的LLM部署转变标志着人机交互范式的革新，开辟了个性化、情境感知和即时AI体验的新途径，促进了各领域的智能化发展。然而，设备上LLM仍面临平衡性能与资源限制、确保模型鲁棒性及开发持续学习机制等挑战。此外，能源效率、可持续性和负责任的部署问题也日益突出。

大型语言模型（LLMs）的出现彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。由于其在边缘设备上的低延迟、数据本地化和个性化用户体验的优势，越来越多的研究关注在资源受限环境中部署LLMs的挑战与解决方案。本文综述了设备端语言模型的发展，包括高效架构设计、模型压缩技术及硬件加速策略，并通过案例研究展示其实际应用及潜在优势。

随着AI技术的发展，AI Agent应用越来越广泛，但大多数依赖大型语言模型，需要强大计算资源和网络连接，限制了其在边缘设备上的应用。为此，研究人员提出了Octo-planner，一个专为边缘设备优化的规划Agent框架：Octo-planner。Octo-planner是一个高效的Planner-Action框架，将规划和执行分为两个组件：针对边缘设备优化的规划Agent和使用Octopus模型的执行Agent。它将任务分解为子步骤，由Octopus执行。

多模态人工智能Agent（智能体）能够处理和学习各种数据类型，包括自然语言、图像和音频。虽然将视觉数据融入大型语言模型已有进展，但如何将图像数据转化为Agent可操作结果仍具挑战。这篇文章介绍一种新型多模态模型，结合了功能性标记(function token)的概念，专为Agent应用设计。为实现边缘设备部署，模型参数被优化至10亿以下。与GPT-4类似，该模型支持英语和中文处理。实践证明，该模型可在多种边缘设备(包括像树莓派这样资源受限设备)上高效运行。演示视频如下：AI科技爱科学。

语言模型在自动工作流中的有效性得到了验证，尤其是在函数调用方面。尽管大规模语言模型在云环境中表现优异，但隐私和成本问题仍令人担忧。当前端侧模型在延迟和准确性上面临挑战，研究人员提出了名为Octopus的模型，其2B参数版本在准确性和延迟上超越了GPT-4，并将上下文长度减少了95%。与Llama-7B相比，Octopus的延迟提高了35倍，适合在各种边缘设备上部署。论文地址：模型下载地址：大型语言模型在函数调用方面的能力显著促进了AI Agent的发展，如MultiOn、Adept AI等已进入市场。