人们说小东西可以创造伟大的东西，也许小型语言模型 (SLM) 就是完美的例子。
每当我们谈论模仿人类交流和互动的人工智能和语言模型时，我们立即会想到 大型语言模型 (LLM) 比如 GPT3 或 GPT4。然而，在另一端，存在着小语言模型的奇妙世界，它们是大型变体的完美对应物，作为便捷的伴侣，可以实现不需要太多规模的抱负。
今天，我们很高兴能够阐明 SLM 是什么、它与 LLM 相比如何、它的用例以及它的局限性。
什么是小语言模型？
SLM 是 AI 模型的一个分支，其架构旨在检测、理解和回应人类语言。这里的前缀（或形容词）“小”是指规模相对较小，这使得它们更加专注和小众。
如果说 LLM 需要数十亿或数万亿个参数进行训练，那么 SLM 则需要数亿个参数进行训练。小型模型的一个突出特点是，尽管训练的参数数量较少，但它们也能提供完美的结果。
为了更好地理解SLM，让我们来看看它们的一些核心特征：
较小的尺寸
因为它们在较少的参数上进行训练，所以它们很容易训练，并且最大限度地降低了功能的计算能力强度。
细分、专注、可定制
与法学硕士不同的是，它们并非为解决所有问题而开发。相反，它们是为解决特定问题而构建和设计的，为有针对性的冲突解决铺平了道路。
例如，中型企业可以开发和部署 SLM，仅用于处理客户服务投诉。或者，BFSI 公司可以部署 SLM，仅用于执行自动背景调查、信用评分或风险分析。
对硬件规格的依赖最小
SLM 无需复杂繁重的数字基础设施，也无需外围设备即可进行训练和部署。由于其尺寸和功能相对较小，因此占用的内存也较少，非常适合在资源受限的边缘设备和环境中实施。
更加可持续
较小的模型相对环保，因为它们比 LLM 消耗更少的能量，并且由于计算要求的减少而产生更少的热量。这也意味着对冷却系统的投资和维护费用最小化。
多功能且价格实惠
SLM 专为中小型企业量身定制，这些企业的投资有限，但必须利用 AI 的力量和潜力来实现其业务愿景。由于较小的模型具有适应性和可定制性，因此它们为企业分阶段部署 AI 愿景提供了灵活性。
小型语言模型的真实示例
小型语言模型的工作原理
从根本上讲，小型语言模型的工作原理与大型语言模型非常相似，因为它们都是在大量训练数据和代码上进行训练的。但是，需要部署一些技术才能将它们转换为高效、较小的 LLM 变体。让我们看看一些常见的技术。
| 知识蒸馏 | 修剪 | 量化 |
|---|---|---|
| 这是从师父到弟子的知识传递。所有来自预训练的 LLM 的知识都转移到 SLM，提炼知识的精髓，减去 LLM 的复杂性。 | 在酿酒过程中，修剪是指从葡萄酒中去除树枝、果实和叶子。在 SLM 中，这是一个类似的过程，涉及去除不必要的方面和组件，这些方面和组件可能会使模型变得沉重和紧张。 | 当模型执行计算的精度最小化时，它会占用相对较少的内存，并且运行速度会显著加快。这个过程称为量化，它使模型能够在硬件功能较低的设备和系统中准确运行。 |
小型语言模型的局限性是什么？
与任何 AI 模型一样，SLM 也存在不少瓶颈和缺点。对于初学者，让我们来探索一下它们是什么：
- 由于 SLM 在用途和功能上比较小众和精细，企业很难大幅扩展其较小的模型。
- 较小的模型也针对特定用例进行训练，这使得它们对于其领域之外的请求和提示无效。这意味着企业将被迫部署多个小众 SLM，而不是拥有一个主模型。
- 由于人工智能领域存在技能差距，它们的开发和部署可能稍微困难一些。
- 总体而言，模型和技术的持续快速进步也会使利益相关者难以持续发展其 SLM。
小型语言模型的训练数据要求
虽然与大型模型相比，SLM 的强度、计算能力和规模较小，但从某种意义上来说，SLM 并不轻量。它们仍然是为解决复杂需求和任务而开发的语言模型。
虽然语言模型规模较小，但其重要性和影响力却不容忽视。例如，在医疗保健领域，为检测遗传或生活方式驱动的疾病而开发的 SLM 仍然至关重要，因为它关系到个人的生死。
这与以下观点相关：较小模型的训练数据要求对于利益相关者开发一个严密的模型以生成准确、相关和精确的结果仍然至关重要。这正是从可靠的企业获取数据的重要性所在。
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