Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - 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網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業界矚目。

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。更為難能可貴的是，它們在實現上述功能的同時，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)技術的快速發展,越來越多的開發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存占用高昂的問題，這限制了它們在一些特定環境下的應用性。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。

與擁有數千億甚至數萬億參數的 LLM 相比，SLM 的參數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勢，具體表現為如下：

1.運行高效

得益于更少的計算需求和內存占用，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、物聯網設備等小型硬件上高效運轉，從而實現更廣泛的應用場景。

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新，為各種創意和應用帶來了新的機遇。

3.優化定制

SLM 更易于針對特定領域和任務進行微調。由于其規模較小，微調過程所需的時間和資源也相應減少。這使得開發者能夠為某些應用或領域創建專門定制的模型，顯著提高性能和準確性。無論是醫療文本分析、法律文件處理，還是特定行業的客戶服務，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，從本質上來講，與 LLM 一樣，SLM 也是接受大量文本和代碼數據集的訓練。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化 SLM 在性能和效率方面的表現，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 架構能夠更好地發揮其優勢，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、經濟性和大眾化的迫切需求。

過去，AI 的發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、存儲和研發實力而主導了這一領域。然而，這種"高門檻"無疑將絕大多數初創企業、學術機構和中小型企業拒之門外，極大限制了人工智能技術的普及和創新活力。

而 SLM 的出現,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新理念和應用場景，孕育出更多富有氣質的人工智能方案，進一步推動整個行業的多元繁榮。

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中，更能與現有程序和產品無縫集成，發揮強大的賦能效用。

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 開發的開源語言模型。這是 Meta 更廣泛戰略的一部分，通過為社區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 已經接受了更大的數據集的訓練，利用定制的 GPU 集群，使其能夠高效地處理大量數據。

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，使其成為旨在創建復雜人工智能驅動應用程序的開發人員的強大工具。

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應用程序。該模型對于促進人工智能創新至關重要，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諧版本，Meta 確保開發人員可以將 LLaMA 3 微調到特定應用程序，從而提高性能和與特定域的相關性。

2.Phi 3

Phi-3 是微軟開發的開創性 SLM 系列，強調高能力和成本效益。作為微軟對無障礙人工智能的持續承諾的一部分，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——為以最小的質量妥協處理大量文本數據的靈活性設定了新標準。

微軟為不同的計算環境優化了 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化，確保它們可以在從移動設備到云端系統等各種計算環境中靈活訪問和運行。谷歌發布了兩個主要版本的 Gemma 模型，分別為 20 億參數和 70 億參數的規模。每個版本都提供預訓練模型和指令調優的變體，以滿足不同開發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者使用，并配備了一系列支持工具，鼓勵創新、協作和負責任的應用實踐。這不僅體現了 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的廣泛采用和創新應用。

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整優化，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等等一系列產品也在應用中，大家若感興趣，可去官網查閱，暫不在本文中贅述。

SLM (小型語言模型)未來發展的一點看法

隨著科技的不斷突破，模型訓練技術的日臻完善、硬件的持續進步以及更高效的架構呈現，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化的 SLM 必將層出不窮。無論是智能助手、內容創作，還是數據分析與信息挖掘，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力。

與此同時，SLM 出眾的性能與算力比，必將帶來更加便捷經濟的人工智能探索途徑，吸引更多的科研機構、企業甚至個人用戶加入到這一創新的浪潮中來。依托 SLM 強大而靈活的能力，廣大開發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揮無限創造力。

當然，SLM 并非沒有局限性。諸如與 LLM 相比缺乏一些專門能力、微調難度加大等挑戰仍有待克服。但就整體發展而言，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展的倫理準則。一些典型模型內置了基于規則的過濾機制，有效避免了歧視、威脅等有害內容的生成，展現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