Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態(tài)領域相關的技術 - SLM(小型語言模型) 。

在 AI 狂卷的浪潮中，LLM(大型語言模型)無疑成為了整個互聯(lián)網(wǎng)乃至科技界的焦點所在。以 GPT-3、BERT 等為代表的 LLM 憑借其驚人的語言理解和生成能力，不僅在學術界掀起了巨大的熱潮，更因其廣泛的應用前景而備受產(chǎn)業(yè)界矚目。

然而，就在 LLM 聲威日隆之時，一股來自 SLM (小型語言模型)的新風正在悄然興起，為人工智能界帶來了別樣的創(chuàng)新活力。這些 SLM 雖然體型纖小，卻蘊含著高級人工智能功能的高效組合，因此在大大降低計算需求的同時，仍能展現(xiàn)出媲美大型模型的強大實力。

以 LLaMA 3、Phi 3、Mistral 7B 和 Gemma 等為代表的 SLM，正展現(xiàn)出前所未有的靈活性和適應性。這些模型不僅在提供準確翔實的問答響應時游刃有余，在語義理解、文本生成等多個領域亦有出色的表現(xiàn)。更為難能可貴的是，它們在實現(xiàn)上述功能的同時，對計算資源的需求卻大幅降低，從而使得SLM在各種設備和環(huán)境下都可以高效部署和運行。

什么是 SLM (小型語言模型)?

隨著 LLM (大型語言模型)技術的快速發(fā)展,越來越多的開發(fā)者和組織開始嘗試將其應用于實際場景。然而，這些龐大的模型往往存在著計算能力和內(nèi)存占用高昂的問題，這限制了它們在一些特定環(huán)境下的應用性。這就為 SLM (小型語言模型)提供了機會，成為一種更加高效和可訪問的替代方案。

與擁有數(shù)千億甚至數(shù)萬億參數(shù)的 LLM 相比，SLM 的參數(shù)量通常在幾百萬到幾十億之間，大幅減小了模型的體積和復雜度。這種顯著的尺寸差異帶來了一些引人注目的優(yōu)勢，具體表現(xiàn)為如下：

1.運行高效

得益于更少的計算需求和內(nèi)存占用，SLM 特別適合在資源有限的設備上運行，甚至可以應用于邊緣計算場景。這為眾多現(xiàn)實世界的應用程序，如嵌入式設備上的聊天機器人和個性化助理，帶來了新的可能性。

通常而言，SLM 可以在智能手機、物聯(lián)網(wǎng)設備等小型硬件上高效運轉，從而實現(xiàn)更廣泛的應用場景。

2.易于獲取

SLM 的資源需求往往較為低廉，從而使得更多的開發(fā)者和組織能夠輕松訪問和使用這些模型。這樣一來，人工智能技術變得更加民主化，允許較小的團隊和個人研究人員在無需大量基礎設施投資的情況下，探索和利用語言模型的強大功能。這種可及性推動了技術的普及和創(chuàng)新，為各種創(chuàng)意和應用帶來了新的機遇。

3.優(yōu)化定制

SLM 更易于針對特定領域和任務進行微調(diào)。由于其規(guī)模較小，微調(diào)過程所需的時間和資源也相應減少。這使得開發(fā)者能夠為某些應用或領域創(chuàng)建專門定制的模型，顯著提高性能和準確性。無論是醫(yī)療文本分析、法律文件處理，還是特定行業(yè)的客戶服務，定制化的 SLM 都能夠提供更精確和高效的解決方案。

那么，SLM 是如何工作的呢?

其實，從本質(zhì)上來講，與 LLM 一樣，SLM 也是接受大量文本和代碼數(shù)據(jù)集的訓練。但相比之下，SLM 采用了一些特殊的技術手段來實現(xiàn)更小的模型尺寸和更高的運行效率。具體如下所示：

(1) 知識蒸餾(Knowledge Distillation)技術

這種方法關注于將預訓練 LLM 中的核心知識和能力轉移到一個較小的模型中，在不需要完全復制 LLM 復雜性的情況下，就能夠捕捉其關鍵的語義表達能力。通過精心設計的蒸餾過程，SLM 可以在保持良好性能的同時，大幅降低模型的復雜度和資源占用。

(2) 模型修剪(Pruning)和量化(Quantization)技術

修剪可以去除模型中不太重要的部分，從而減小模型的整體尺寸;而量化則可以降低參數(shù)的精度，進一步壓縮模型的存儲空間和計算開銷。這兩種技術結合使用，能夠有效地壓縮SLM的規(guī)模，從而使其更加輕量高效。

(3) Efficient architecture(高效架構)

此外，研究人員還在不斷探索專為 SLM 設計的新型架構。這些架構方案著眼于優(yōu)化 SLM 在性能和效率方面的表現(xiàn)，力求在有限的資源條件下，最大化 SLM 的計算能力和應用價值。相比一般的通用型架構，這些專屬的 SLM 架構能夠更好地發(fā)揮其優(yōu)勢，進一步推動 SLM 在邊緣計算、嵌入式設備等場景的應用落地。

為什么需要 SLM (小型語言模型)?

在 AI 的發(fā)展浪潮中，一股來自 SLM (小型語言模型)的新風正以前所未有的力度掀起層層漣漪。這種向著更小、更高效模型轉變的趨勢，實際上源自對人工智能技術可及性、經(jīng)濟性和大眾化的迫切需求。

過去，AI 的發(fā)展往往被視為資源密集型的"游戲"，大型科技公司因其雄厚的算力、存儲和研發(fā)實力而主導了這一領域。然而，這種"高門檻"無疑將絕大多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)、學術機構和中小型企業(yè)拒之門外，極大限制了人工智能技術的普及和創(chuàng)新活力。

而 SLM 的出現(xiàn),正在為解決這一困境帶來全新的可能。憑借其精巧的設計和超高的效率，SLM 能夠在相對有限的硬件條件下實現(xiàn)媲美大型模型的卓越性能，從根本上降低了算力和能耗需求。這使得 SLM 的部署和運行成本大幅下降，為各類中小型企業(yè)和學術機構提供了可及的人工智能技術之門。

不難想見，初創(chuàng)公司和學術團隊在獲得 SLM 的強力支持后，必將有機會基于自身的創(chuàng)新理念和應用場景，孕育出更多富有氣質(zhì)的人工智能方案，進一步推動整個行業(yè)的多元繁榮。

與此同時，SLM 出眾的靈活性和可集成性，也將為人工智能技術在各種平臺和應用領域的普及掃清障礙。由于無需巨量算力的支撐，SLM 不僅可以輕松部署于各種移動設備和嵌入式系統(tǒng)中，更能與現(xiàn)有程序和產(chǎn)品無縫集成，發(fā)揮強大的賦能效用。

SLM 參考特性(參考來源：datasciencedojo.)

需要指出的是，SLM 絕非對 LLM (大型語言模型)的徹底取代，而是與之形成良性互補。在追求極致性能的任務領域，LLM 仍將扮演不可或缺的重要角色。但與此同時，SLM 將成為推廣人工智能技術的"主力軍"，賦能更廣泛的群體和領域，實現(xiàn)人工智能民主化的愿景。

主流領先的 SLM (小型語言模型)解析

1.Llama 3

LLaMA 3 是由 Meta 開發(fā)的開源語言模型。這是 Meta 更廣泛戰(zhàn)略的一部分，通過為社區(qū)提供強大和適應性強的工具，增強更廣泛和更負責任的人工智能使用。

LLaMA 3 模型基于其前輩的成功，結合了先進的培訓方法和架構優(yōu)化，提高了其在翻譯、對話生成和復雜推理等各種任務中的性能。

與早期版本相比，Meta 的LLaMA 3 已經(jīng)接受了更大的數(shù)據(jù)集的訓練，利用定制的 GPU 集群，使其能夠高效地處理大量數(shù)據(jù)。

這項廣泛的訓練使得 LLaMA 3 能夠更好地理解語言的細微差別，并能夠更有效地處理多步推理任務。該模型因其在生成更一致和多樣化響應方面的增強能力而聞名，使其成為旨在創(chuàng)建復雜人工智能驅(qū)動應用程序的開發(fā)人員的強大工具。

Llama 3 預訓練模型性能——來源：Meta

LLaMA 3 的意義在于其可訪問性和多功能性。作為開源模型，它使對最先進的人工智能技術的訪問民主化，允許更廣泛的用戶進行實驗和開發(fā)應用程序。該模型對于促進人工智能創(chuàng)新至關重要，提供了一個支持基礎和高級人工智能研究的平臺。通過提供模型的指令調(diào)諧版本，Meta 確保開發(fā)人員可以將 LLaMA 3 微調(diào)到特定應用程序，從而提高性能和與特定域的相關性。

2.Phi 3

Phi-3 是微軟開發(fā)的開創(chuàng)性 SLM 系列，強調(diào)高能力和成本效益。作為微軟對無障礙人工智能的持續(xù)承諾的一部分，Phi-3 模型旨在提供強大的人工智能解決方案，這些解決方案不僅先進，而且對各種應用程序來說更實惠、更高效。

這些模型是開放人工智能計劃的一部分，即意味著它們可供公眾訪問，并且可以在各種環(huán)境中集成和部署，從 Microsoft Azure AI Studio 等基于云的平臺到個人計算設備上的本地設置。

Phi 3 模型因其卓越的性能而脫穎而出，在涉及語言處理、編碼和數(shù)學推理的任務中超越了類似和更大尺寸的模型。

值得注意的是，Phi-3-mini 是該系列中的 38 億參數(shù)模型，有多達 128,000 個上下文令牌的版本可供選擇——為以最小的質(zhì)量妥協(xié)處理大量文本數(shù)據(jù)的靈活性設定了新標準。

微軟為不同的計算環(huán)境優(yōu)化了 Phi 3，支持跨 GPU、CPU 和移動平臺的部署，從而證明了其多功能特性。

此外，這些模型與其他微軟技術無縫集成，例如用于性能優(yōu)化的 ONNX Runtime 和用于跨 Windows 設備廣泛兼容性的 Windows DirectML。

Phi 3 預訓練模型性能對比——來源：Microsoft

3.Gemma

作為谷歌的一款新型開放模型，Gemma 的設計理念旨在推動負責任的人工智能發(fā)展。這項工作由谷歌旗下的 DeepMind 團隊與其他研究小組共同主導，并借鑒了催生雙子座模型的基礎研究成果和技術積累。

Gemma 模型的核心特點是輕量級和高度優(yōu)化，確保它們可以在從移動設備到云端系統(tǒng)等各種計算環(huán)境中靈活訪問和運行。谷歌發(fā)布了兩個主要版本的 Gemma 模型，分別為 20 億參數(shù)和 70 億參數(shù)的規(guī)模。每個版本都提供預訓練模型和指令調(diào)優(yōu)的變體，以滿足不同開發(fā)者的需求和應用場景。

值得關注的是，谷歌將 Gemma 模型以開放模型的形式免費提供給開發(fā)者使用，并配備了一系列支持工具，鼓勵創(chuàng)新、協(xié)作和負責任的應用實踐。這不僅體現(xiàn)了 Gemma 模型的技術實力，更彰顯了它在人工智能民主化方面的重要意義。

通過以開放的方式提供最先進的 AI 功能，谷歌為全球開發(fā)者和研究人員打造了一個全新的機會窗口。他們無需承擔通常與大型模型相關的高昂成本，就能構建出功能強大的 AI 應用程序。這無疑將極大地促進人工智能技術在各行各業(yè)的廣泛采用和創(chuàng)新應用。

此外，Gemma 模型還被賦予了良好的可適應性。用戶可以針對特定任務對模型進行調(diào)整優(yōu)化，從而獲得更高效和針對性的人工智能解決方案。這種定制化能力進一步拓展了 Gemma 在不同應用領域的適用范圍。

除上述所述之外，市面上也有一些小眾類型的小型模型，例如，DistilBERT、Orca 2、MobileBERT、T5-Small以及GPT-Neo和GPT-J等等一系列產(chǎn)品也在應用中，大家若感興趣，可去官網(wǎng)查閱，暫不在本文中贅述。

SLM (小型語言模型)未來發(fā)展的一點看法

隨著科技的不斷突破，模型訓練技術的日臻完善、硬件的持續(xù)進步以及更高效的架構呈現(xiàn)，SLM 的實力必將與日俱增，從而進一步拉平與 LLM 之間的差距。屆時，人工智能的大門將再次向更廣闊的應用場景打開，民主化的影響力也將隨之攀升。

不難想見，在不遠的將來，專門針對特定領域和任務而優(yōu)化的 SLM 必將層出不窮。無論是智能助手、內(nèi)容創(chuàng)作，還是數(shù)據(jù)分析與信息挖掘，都將有定制化的 SLM "能士"為其"量身打造"高效解決方案，釋放出前所未有的生產(chǎn)力。

與此同時，SLM 出眾的性能與算力比，必將帶來更加便捷經(jīng)濟的人工智能探索途徑，吸引更多的科研機構、企業(yè)甚至個人用戶加入到這一創(chuàng)新的浪潮中來。依托 SLM 強大而靈活的能力，廣大開發(fā)者和研究人員將擁有寶貴的"瑞士軍刀"，助力他們在各自的領域發(fā)揮無限創(chuàng)造力。

當然，SLM 并非沒有局限性。諸如與 LLM 相比缺乏一些專門能力、微調(diào)難度加大等挑戰(zhàn)仍有待克服。但就整體發(fā)展而言，SLM 正以其卓越的實力和巨大的潛能，為人工智能的發(fā)展注入新的動能。

值得關注的是，SLM 在追求高性能的同時，也堅持遵循人工智能發(fā)展的倫理準則。一些典型模型內(nèi)置了基于規(guī)則的過濾機制，有效避免了歧視、威脅等有害內(nèi)容的生成，展現(xiàn)出良好的社會責任擔當。相信隨著進一步的完善，SLM 必將在倫理和可控性方面樹立更高的標桿，為人工智能的健康發(fā)展貢獻自身的一份力量。

Reference ：

• [1] https://www.techopedia.com/definition/small-language-model-slm
• [2] https://medium.com/@nageshmashette32/small-language-models-slms-305597c9edf2