大模型和小模型结合的例子有很多，以下是一些常见的例子：
1. 自然语言处理（NLP）：大模型和小模型可以结合使用，以实现更高效的NLP任务。例如，大型语言模型（如BERT）可以用于文本分类、命名实体识别等任务，而小型语言模型（如LSTM）可以用于情感分析、机器翻译等任务。通过将这两种模型结合起来，可以充分利用它们的优势，提高NLP任务的性能。
2. 计算机视觉（CV）：大模型和小模型也可以结合使用，以实现更高效的CV任务。例如，大型卷积神经网络（如ResNet）可以用于图像分类、目标检测等任务，而小型卷积神经网络（如CNN）可以用于特征提取、边缘检测等任务。通过将这两种模型结合起来，可以充分利用它们的优势，提高CV任务的性能。
3. 推荐系统：大模型和小模型也可以结合使用，以实现更高效的推荐系统。例如，大型协同过滤模型（如矩阵分解）可以用于用户-物品交互预测，而小型协同过滤模型（如KNN）可以用于物品-物品交互预测。通过将这两种模型结合起来，可以充分利用它们的优势，提高推荐系统的准确性和效率。
4. 语音识别：大模型和小模型也可以结合使用，以实现更高效的语音识别。例如，大型循环神经网络（如RNN）可以用于语音信号的时序建模，而小型循环神经网络（如LSTM）可以用于语音信号的特征提取。通过将这两种模型结合起来，可以充分利用它们的优势，提高语音识别的性能。
5. 自动驾驶：大模型和小模型也可以结合使用，以实现更高效的自动驾驶。例如，大型强化学习模型（如Q-learning）可以用于车辆控制策略的优化，而小型强化学习模型（如SARSA）可以用于环境感知和决策。通过将这两种模型结合起来，可以充分利用它们的优势，提高自动驾驶的安全性和可靠性。
总之，大模型和小模型的结合可以带来许多优势，包括更高的性能、更好的可扩展性和更强的适应性。在实际应用中，可以根据具体任务的需求选择合适的模型组合，以达到最佳的性能效果。
