什么是小语言模型（SLM）？

小型语言模型（SLM）是一种生成式人工智能技术，类似于大型语言模型（LLM），但其规模显著较小。

大型语言模型，如OpenAI的GPT-3和GPT-4，经过训练和优化，以满足多种用途，包括通用工具使用。然而，这种广泛的能力也有其缺点：训练、微调和操作LLM所需的参数数量和计算资源庞大且昂贵。

相比之下，小型语言模型具有较小的模型规模，能够实现LLM类型的能力，包括自然语言处理，尽管所需的参数和资源较少。

小型语言模型通常在特定领域的数据集上进行微调。这种专业化提高了在特定用例中的效率，例如专用聊天机器人、摘要或在特定行业内的信息检索。由于其较小的规模，这些模型在计算资源有限的系统上特别有效，包括移动设备或边缘计算环境。

与其更大版本类似，SLM基于变压器模型架构和神经网络。SLM的开发通常结合了从更大模型进行的迁移学习等技术，可能还会采用检索增强生成等先进方法，以优化性能并扩展知识库。

对SLM的日益关注超越了对更高效人工智能（AI）解决方案的需求，尤其是在边缘计算和移动设备上。例如，SLM降低了在高性能图形处理单元上训练和运行大型AI模型的环境影响。许多行业也在寻找更专业且具成本效益的AI解决方案。

训练小型语言模型通常涉及知识蒸馏等技术，在此过程中，小型模型学习模仿大型模型。微调通常使用特定领域的数据集和技术，包括少量学习，以快速适应特定任务。

小型语言模型的参数数量从几百万到数十亿不等，而大型语言模型则有数百亿甚至数万亿的参数。例如，GPT-3有1750亿个参数，而微软的Phi-2，一个小型语言模型，拥有20亿个参数。

小型语言模型的优势

小型语言模型在组织中提供了众多好处，包括：

• 成本效益。与LLM相比，小型模型的训练和部署成本显著较低。减少的计算需求意味着硬件、能源和维护成本降低。
• 能源效率。SLM显著降低了与AI相关的碳足迹。
• 快速部署能力。由于其较小的规模，小型语言模型的训练和部署速度远快于大型模型。
• 更多硬件选择。SLM在运行时所需的硬件性能远低于典型的LLM，有些模型甚至可以在CPU上运行。
• 定制化。SLM的小规模使得针对特定任务的微调变得更容易。
• 安全与隐私。小型语言模型在本地或私有云环境中部署，确保敏感信息保持在组织控制之下。
• 特定任务的准确性提升。针对特定领域任务微调的SLM提高了准确性，降低了AI幻觉或错误响应的风险。
• 更低的延迟。较小的规模可能减少处理请求时的延迟。

小型语言模型的局限性

虽然SLM提供了众多优势，但在某些情况下，它们的局限性可能会对性能或适用性产生负面影响，包括：

• 范围。SLM设计用于特定领域或任务，因此缺乏LLM在各种主题上的广泛能力。
• 复杂理解的能力有限。小型语言模型的参数数量远少于LLM，限制了它们捕捉复杂上下文依赖和细腻语言模式的能力。
• 数据质量挑战。SLM的有效性依赖于其训练数据的质量，这通常不如LLM的训练集强大。
• 可扩展性问题。虽然小型语言模型在小到中型应用中高效，但在大规模部署时表现较差。
• 技术专业知识要求。定制和微调SLM以满足特定企业需求需要数据科学和机器学习方面的专业知识。

小型语言模型与大型语言模型

SLM和LLM各有独特的优势和劣势。

SLM非常适合专业的、资源受限的应用，提供经济高效和快速部署的能力。相比之下，LLM适合需要深度上下文理解和广泛泛化能力的复杂任务，通常成本更高且资源需求更多。

小型语言模型的示例

随着数据科学家和开发者构建和扩展生成式AI用例，SLM的数量不断增加。

在最早和最常见的SLM中，仍然有开源BERT语言模型的变体。这些变体具有可定制的大小，适用于各种部署。大型供应商，如谷歌、微软和Meta等，也在开发SLM。

• A Lite BERT (ALBERT)。2019年由谷歌研究首次发布，ALBERT通过参数共享和因子分解技术减少模型大小，提供比BERT更高效的替代方案。
• DistilBERT。DistilBERT是Hugging Face开发的BERT的蒸馏版本。它声称保留了97%的语言理解能力，同时速度提高60%，体积缩小40%。它在情感分析、文本分类和问答等任务中表现有效。
• MobileBERT。由谷歌开发，专为移动设备设计，MobileBERT是为资源受限硬件优化的紧凑版本。
• Phi-3-mini。作为微软Phi-3家族的一部分，Phi-3-mini在语言处理、推理、编码和数学等方面有应用。
• Gemma 2。作为谷歌开放的Gemma模型家族的一部分，Gemma 2是一个20亿参数模型，基于谷歌Gemini LLM的同一基础开发。
• H2O-Danube。这个来自H2O.ai的开源模型旨在用于企业用例。它在文本生成和分类等任务中表现良好，同时足够高效，可以在消费级硬件上运行。
• Llama。Meta的Llama开放模型通常被认为是LLM。然而，Llama 3.1的80亿参数版本显著小于Llama的4050亿参数模型。

小型语言模型的潜在用例

SLM在多个用例中具有广泛的能力：

• 客户服务聊天机器人。SLM被训练以解决客户咨询和互动。这些聊天机器人自动回应常见问题，并在常规问题上提供快速支持。
• 情感分析。小型语言模型处理内容的基本情感分析，包括客户评论、社交媒体评论和其他反馈。
• 销售点系统。SLM根据特定商业操作定制功能。
• 基于特定知识库的内容生成。小型语言模型根据组织的内部信息创建针对性的内容。
• 从内部文档检索信息。SLM高效地搜索并提取公司特定数据库的信息。
• 数据目录增强。小型语言模型方法为数据目录中的不同资产创建描述。
• 数据管道管理。SLM协助数据工程师构建数据管道、记录环境和测试数据质量。
• 代码辅助。小型语言模型在基本代码辅助方面显示出潜力，为开发人员生成代码片段、建议改进并自动化重复编码任务。
• 教育。SLM为智能辅导系统提供动力，提供个性化学习体验。
• 金融。在金融领域，小型语言模型提供欺诈检测、风险评估和个性化财务建议。
• 医疗保健。SLM处理电子健康记录，协助诊断并提供个性化健康信息。