小型语言模型（Small Language Models，SLM）是人工智能领域中的一种技术，它指的是相对于大型语言模型而言，规模较小、参数数量较少的模型。这些模型通常在处理特定任务或领域时，能够以较低的计算成本实现相对不错的性能。小型语言模型在资源有限、需要快速部署或对实时性要求较高的应用场景中非常实用。一、主要特点 1. 参数数量较
小型语言模型（SLMs）为何崛起：近年来，AI行业长期聚焦于超大模型（LLMs）的发展，然而，随着技术逐步向实际应用落地，强调针对性场景的小型语言模型（SLMs）开始进入主流视野。与LLMs动辄数百亿乃至数千亿参数不同，IBM研究团队将小型语言模型定义为“规模在300亿（30B）参数以下”的模型。现实应用中，大部分SLM的参...
Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - SLM(小型语言模型) 。 在AI 狂卷的浪潮中,LLM(大型语言模型)无疑成为了整个互联网乃至科技界的焦点所在。以 GPT-3、BERT 等为代表的 LLM 凭借其惊人的语言理解和生成能力,不仅在学术界掀起了巨大的热潮,更因其广泛的应用前景而备受...
小型语言模型(SLMs)因其高效性和在执行各种语言任务时所需的计算资源较少,变得越来越重要,使它们非常适合于包括设备端、移动设备、边缘设备等多种场景。在本文中,我们对小型语言模型进行了全面的综述,重点介绍了它们的架构、训练技术和模型压缩技术。 我们提出了一种新的分类法,用于归类优化SLMs的方法,包括模型压缩...
深入探讨了小型语言模型在不同领域的应用,包括通用领域、任务特定和领域特定模型。 通用领域SLMs 概述:讨论了小型语言模型(SLMs)在资源受限环境中的优势,如低延迟、成本效益和易于定制。强调了SLMs在隐私保护、个性化和响应速度方面的重要性。 模型规格:提供了一些代表性的通用领域SLMs的详细信息,包括参数数量、发布日...
主流领先的 SLM (小型语言模型)解析 1.Llama 3 LLaMA 3 是由 Meta 开发的开源语言模型。这是 Meta 更广泛战略的一部分,通过为社区提供强大和适应性强的工具,增强更广泛和更负责任的人工智能使用。 LLaMA 3 模型基于其前辈的成功,结合了先进的培训方法和架构优化,提高了其在翻译、对话生成和复杂推理等各种任务中...
我们识别了小型语言模型的重要应用、开放问题和挑战,为未来的研究提供了方向。 2、模型架构 本节讨论了开发小型语言模型(SLMs)的架构设计。具体而言,我们涵盖了轻量化架构(第2.1节)、高效自注意力近似(第2.2节)以及神经架构搜索(第2.3节)。 2.1 轻量化架构 ...
小型在客服场景应用广 。电商平台用其实现智能商品推荐 。文本任务中能快速产出内容 。 语言翻译方面也有一定应用 。小型模型可与其他技术结合使用 。与图像识别结合拓展应用边界 。小型容易部署到边缘设备 。低延迟特点使其适合实时交互 。能处理多种类型的自然语言任务 。小型模型在情感分析中有不错表现 。对实时性...
因此,小型语言模型(SLM)因其低推理延迟、成本效益高、开发效率高、易于定制和适应性强,逐渐受到青睐。这些模型特别适用于资源有限的环境和领域知识的获取,能够有效应对LLM面临的挑战,且非常适合需要本地数据处理以保证隐私、最小推理延迟以...
自ChatGPT面世以来，AI模型便在变大、变强之路上“狂奔”。但喧嚣过后，科技公司也越来越关注更小、更精简的小型语言模型（SLM）。他们认为，这些小巧玲珑的模型不仅“术业有专攻”，而且部署成本更低廉、更节能。未来，这些规模不一的AI模型将协同工作，成为人类的左膀右臂。小型模型独具优势 随着AI技术突飞猛进，AI...