本综述分为三个主要部分,每个部分都涵盖了优化小型语言模型的关键方面。第2节关注模型架构,包括轻量化设计、高效的自注意力近似以及神经架构搜索以高效构建更小的模型。第3节涵盖高效的预训练和微调技术,以在资源受限的情况下提升小型语言模型的性能。第4节探讨了模型压缩技术,如剪枝、量化和知识蒸馏,它们可以在不显...
与这些模型不同,OpenELM中的每个Transformer层都有不同的配置(例如,磁头数量和前馈网络维度),导致模型中每层的参数数量可变。这使得OpenELM能够更好地利用可用的参数预算来实现更高的精度。 3)非线性补偿。PanGu-π分析了最先进的语言模型架构并观察了特征坍缩问题。PanGu-π采用两种语言模型非线性补偿技术来解决特征...
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 ...
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...
随着AI社区继续探索小语言模型的潜力，更快的开发周期、更高的效率以及能够根据特定需求定制模型等优点变得越来越明显。SLM有望通过带来具有成本效益、具有针对性的解决方案，普及AI访问，并推动行业创新。在边缘部署SLM为金融、娱乐、汽车系统、教育、电子商务和医疗保健等行业领域的实时、个性化和安全的应用系统带来了新...
小型语言模型在各行业的应用 ParagogerAI训练营 2img.ai 1. 金融 在金融领域,小语言模型(SLM)正在成为优化运营和有效管理风险不可或缺的工具: 交易分类:SLM 自动对发票项目进行分类,以精确和准确的速度加快簿记系统的输入过程。 情绪分析:通过仔细审查收益电话会议记录,SLM 可以检测到管理层语气的细微变化,为制定...
凭借着2.7B的参数，「小语言模型（SLM）」Phi-2几乎打穿了所有13B以下的大模型——包括谷歌最新发布的Gemini Nano 2。通过模型扩展和训练数据管理方面的创新，Phi-2展现了出色的推理和语言理解能力，在复杂的基准测试中，Phi-2的性能可以打平比自己大25倍的模型，甚至略占上风。它用非常「苗条」的尺寸，获得了...
论文介绍了TinyLlama，这是一个开源的小型语言模型。论文发布了所有相关信息，包括预训练代码、所有中间模型checkpoints以及数据处理步骤的详细信息。凭借其紧凑的架构和令人满意的性能，TinyLlama可以在移动设备上实现终端用户应用，并作为测试与语言模型相关的各种创新想法的轻量级平台。论文将利用这个开放式、实时阶段项目...
1. MobiLlama: 移动设备上的全开源小型语言模型 MobiLlama是一个完全开源、透明、小型的语言模型,适用于移动设备。它的表现对于一个0.5B参数模型来说非常出色,甚至超过了一些更大的模型… 阅读全文 少即是多,小模型(SLM)在中小企业应用的优势 汪云飞 ...
训练高效小语言模型的方法 小语言模型大放异彩的示例应用程序 支持创建自定义 SLM 的开发人员框架 SLM开发和部署的未来机遇和挑战 最后,您将了解小语言模型以可定制且经济的方式将语言人工智能的力量带入更专业的领域。 什么是小语言模型? 语言模型是在大型文本数据集上训练的人工智能系统,可实现生成文本、总结文档、...