然而,就在 LLM 声威日隆之时,一股来自 SLM (小型语言模型)的新风正在悄然兴起,为人工智能界带来了别样的创新活力。这些 SLM 虽然体型纤小,却蕴含着高级人工智能功能的高效组合,因此在大大降低计算需求的同时,仍能展现出媲美大型模型的强大实力。 以LLaMA 3、Phi 3、Mistral 7B 和 Gemma 等为代表的 SLM,正展现...
这篇文章探讨了小型语言模型(Small Language Models, SLMs)在参数规模小于8亿的情况下,是否能够达到或超越大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的性能。其实现在如果要做一个实际落地的内容,语言模型太大的话对于小企业或者个人开发者来说成本是比较高的,所以根据自己的实际情况选择小语言模型也是必要的,小语言...
小语言模型（包括Hugging Face上托管的模型）能够收窄所需摄取的数据类型、输出结果和使用的功能，从而建立起具备可扩展性，能够检索上百万文档或者服务百万客户的灵活解决方案。它们还能被整合进AI套件当中，由此组成一系列量身定制的高效解决方案，而不再单纯以庞大笨重的大模型面貌示人。企业高管们接下来该做何准备 展...
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 ...
了解小型语言模型 (SLM) 小型语言模型 (SLM) 展现了人工智能引人注目的一面。与GPT-4和Llama 2等规模更大的大型语言模型(拥有数十亿甚至数万亿个参数)相比,SLM 的规模更小,通常只有数千到几百万个参数。这种规模的缩小带来了更低的计算要求,使得较小的语言模型更易于访问,也更适合那些可能缺乏资源来管理大型模...
近年来，大型语言模型（LLM）凭借庞大的参数规模和广泛的泛化能力吸引了广泛关注，但其高昂的计算资源需求和复杂性令许多企业望而却步。在这种背景下，小型语言模型（Small Language Models, SLM）逐渐崭露头角，以“小而精”的特性在特定领域展示出超越LLM的潜力。SLM并非追求"大而全"，而是强调"专而精"。它们通过...
了解小型语言模型 (SLM) 小型语言模型 (SLM) 展现了人工智能引人注目的一面。与 GPT-4 和 Llama 2 等规模更大的大型语言模型(拥有数十亿甚至数万亿个参数)相比,SLM 的规模更小,通常只有数千到几百万个参数。这种规模的缩小带来了更低的计算要求,使得较小的语言模型更易于访问,也更适合那些可能缺乏资源来管理...
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。
小型语言模型(SLM)是指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。SLM以其轻量级和灵活性,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表现出色。 SLM的核心特点 参数数量较少:与大型语言模型相比,SLM的参数数量...
SLM的一个显著优势是其灵活的部署方式——它可以本地运行或离线运行,让用户对自己的数据有更多的控制,从而保护用户隐私。 下面开始介绍 大型语言模型(LLM)的应用可以分为两大类情况。 第一种是供个人使用的,这类产品有ChatGPT、HuggingChat、Cohere,现在还包括NVIDIA Chat。