当巨人撞到微缩模型时谁会留下，谁会走？
在当今的人工智能 （AI） 世界中，大型语言模型 （LLM） 就像占据主导地位的巨人。回答问题，甚至编写代码。这些模型也非常出色，但仔细想想，这些巨头需要多少功率和空间呢？这些型号可能用途广泛，但它们很笨重。缓慢而浪费。
如果我们有其他选择呢？一个像新星一样、更敏捷、更经济、也许在某些方面更聪明的替代方案？
那就是小型语言模型 （SLM）。
谁是 SLM？Tiny But Brilliant 存在
SLM 是类似于 LLM 的语言模型，但要小得多。将 LLM 想象成功能强大但体积庞大的超大型计算机。SLM 就像智能手机一样，可能没有那么强大，但它们更加敏捷和便携。这使得它适用于许多应用。在这种情况下，我们不需要那么多的处理能力。
（照片来自论文，参考）
为什么选择 SLM？SLM 成为热门的 5 个原因
为什么 SLM 如此有趣？这些模型有什么好处，让很多人开始关注它们？
- 节能和节省空间： SLM 就像短跑运动员。这些模型可能不是最耐用的，但它们可以在短距离内运行得更快。这些模型消耗的能源更少。与 LLM 相比，它们需要更少的存储空间并且处理速度要快得多，因此非常适合在移动或 IoT 设备等小型设备上使用。
- 更私密、更安全： 想想我们的个人信息。无论是聊天消息，健康数据或财务数据在我们自己的手机上进行处理，不会发送到任何地方。这些模型有助于提高我们的数据安全性和私密性。
- 根据您的喜好进行定制： 像橡皮泥一样的 SLM我们可以将这些模型塑造成我们想要的任何东西。无论是个人助理。无论您是编码人员、编码人员还是主题人员，SLM 都可以比 LLM 更轻松地适应不同的任务。
- 物有所值： 创建和部署 LLM 与构建宇宙飞船相同。它需要大量的金钱和资源，但 SLM 就像制造汽车一样，更便宜、更快、用途更广。这使得 SLM 成为许多组织和开发人员更具成本效益的替代方案。
- 立即回复： 在一个一切都必须快速的世界里，SLM 是英雄。这些型号的响应速度比 LLM 快得多，因此非常适合需要高响应速度的应用。
SLM 与 LLM：擅长不同事情的同事
很多人可能想知道，SLM 和 LLM 有什么区别？这些模型是竞争对手吗？
事实上，SLM 和 LLM 并不是直接竞争对手。这两种类型的模型就像擅长不同事情的同事。
LLM 可能擅长复杂的任务并且需要全面的知识，而 SLM 擅长特定任务并且需要速度。
想象一下： LLM 就像精通各个领域的大学教授。 部分 SLM 就像在各自领域表现出色的专业人士。 我们两者都需要。提供基础知识的讲师和提供深入建议的专家。
SLM 的架构：微小智能的背后
SLM 有多种架构，但大多数都是基于 Transformers，这是 NLP 领域非常流行的架构。
变形金刚：理解语言的机械大脑
Transformer 就像机械大脑，可以帮助模型理解语言的含义。此体系结构具有以下主要组件：
- 自我注意： 一种允许模型查看句子中不同单词之间关系的机制。
- 多头注意： 这就像有多个助手来帮助分析数据。
- 前馈网络： 帮助模型学习复杂数据的部分。
- 位置编码： 句子中单词位置的记忆
- 图层归一化： 它允许模型更快、更稳定地学习。
替代架构：当速度和经济性很重要时
除了 Transformer 之外，还有其他有趣的替代架构，特别是当我们需要快速且资源高效的 SLM 时：
- 曼巴： 基于状态空间模型 （SSM） 的架构，可以有效地处理顺序数据（例如文本）并具有较高的处理速度。
- 海姆巴： 一种混合架构，结合了 Transformer 和 Mamba 的优势。
- xLSTM 的： 该架构基于 LSTM（RNN 的一种形式），并进行了改进，以更高效地处理长序列数据。
练习 SLM 以达到 Excel：必须知道的学科提示
训练 SLM 像训练运动员一样多才多艺，需要天赋、练习和正确的策略。
预培训：打下坚实的基础
预训练是在大型数据集上训练 SLM，以便这些模型学习语言的基础知识。词汇和语法
微调：具体、掌握。
微调是调整预先训练的 SLM 以专注于特定任务的过程，就像训练运动员在特定运动中表现出色一样。
解码策略：创意策略
解码策略是用于从 SLM 生成文本的方法，类似于选择正确的单词来创作歌曲或写诗。
从巨人那里汲取力量：从 LLM 中拉取 SLM
我们可以从 LLM 中“拉”出这些模型，而不是从头开始训练 SLM，就像将知识从高级传授给初级一样。
从 LLM 中提取 SLM 的主要技术包括：
- 修剪： 修剪 LLM 以使其更小、更快
- 知识蒸馏： 从 LLM 到 SLM 的知识转移
- 量化： 降低 LLM 的计算精度，使 SLM 处理速度更快。
重要提示：开发 SLM 的高级技术
使 SLM 更加通用研究人员开发了许多先进的技术：
- 从零开始的小语言模型创新训练方法 ：如何从头开始练习专注于架构设计、数据集创建和使用适当优化方法的 SLM。
- 用于增强 SLM 性能的监督微调 （SFT） ：使用标记数据自定义 SLM 以提高特定任务的性能。
- 知识蒸馏 （KD） 中的数据质量： 强调知识蒸馏中使用的数据的质量，尤其是从 LLM 生成的数据。
- 提高 SLM 性能的蒸馏技术： 知识蒸馏中的一种独特技术，旨在解决将知识从 LLM 转移到 SLM 时出现的问题。
- 通过量化提高性能 ：旨在减少对 SLM 性能影响的量化方法。
- LLM 中有助于 SLM 的技术： 将 LLM 中使用的技术应用于 SLM 以提高效率。
SLM 能做什么？应用范围广
SLM 不仅擅长经济。这些模型还可以执行各种任务：
- 问答 （QA）： SLM 可以是智能助手，可以准确快速地回答问题。
- 编码： SLM 可以成为您的编码合作伙伴。代码完成和错误检测
- 推荐系统： SLM 可以改进产品和服务推荐系统，使其更加用户友好。
- Web 搜索：SLM 它可以帮助 Web 搜索更准确并满足用户的需求。
- 移动设备：SLM 它允许我们控制设备。（例如，实时跟踪症状而不将数据发送到云端的健康应用程序）。
SLM 如何在移动设备和边缘设备上工作？需要了解的部署技术
在移动和边缘设备上部署 SLM 并不容易，因为这些设备具有内存和功率限制，但有一些技术可以让我们做到这一点：
- 内存效率优化： 减少 SLM 使用的内存
- 运行效率优化： 提高 SLM 的加工速度
SLM 有哪些类型？深入了解通用和域特定 SLM
SLM 并不是唯一的一个。这些模型分为 2 种主要类型：
- 通用域 SLM： 受过培训的 SLM 在许多领域具有一般知识。
- 特定于域的 SLM： 接受过培训具有特定领域专业知识的 SLM（例如，用于医学的 BioMedLM）
SLM 和 LLM：完美的伴侣
SLM 和 LLM 不是竞争对手，而是相互促进的合作伙伴。
- SLM 帮助 LLM： SLM 可以帮助 LLM 在生成可信文本等方面表现更好。相关数据检索模型调优和性能评估
- LLM 帮助 SLM： LLM 可以为 SLM 提供其他信息，并帮助创建用于训练 SLM 的数据集。
可靠性：SLM 的核心
SLM 必须可靠，尤其是在需要高精度和安全性的情况下部署时。
与 SLM 可靠性相关的关键点包括：
- 鲁棒性
- 隐私
- 可靠性
- 安全
- 公平
结论：SLM可持续和可访问的 AI 的未来
小型语言模型 （SLM） 不仅是一个吸引人的趋势，而且是一股将改变 AI 面貌的新浪潮。
在本文中，我们彻底探讨了 SLM 的世界，从它们的优缺点到开发技术和未来趋势。
我们已经看到，SLM 不仅仅是 LLM 的“小兄弟”，而是隐藏的强者。等待发现和解放
AI 的未来不仅仅取决于构建更大、更强大的模型。相反，它是关于构建更智能、更敏捷、更用户友好的模型，而 SLM 将成为解锁未来的关键。