简而言之,SLM 通常在特定领域表现出色,但与 LLM 相比,在常识和整体语境理解方面则相形见绌。 LoRA 与 QLoRA 对比说明 红帽资源 扩展阅读 SLM 和 LLM 拥有不同的训练过程 数据集的规模和范围并非区分 SLM 与 LLM 的唯一因素,重要的是,即使一个模型与 LLM 使用相同的数据集进行训练,它实际上也可能被视作 SLM。
SLM 的主要限制是与 LLM 相比，其捕获复杂、广泛上下文的能力降低，这可能会影响其处理复杂项目或大型代码库时的性能。尽管如此，它们仍然很有吸引力，因为专家认为手机将在几个月内能够高效地运行它们。我已经看到 SLM 使用计算机视觉读取银行对账单并将数据提交给 Freshbooks 的实验——类似的用例将会出现更多。虽然 ...
作者的方法加速了预训练的大语言模型(LLMs),同时保持了高性能。在翻译和摘要在任务中,从大语言模型(LLM)到小语言模型(SLM)分别实现了 4.2× 和 3.0× 的速度提升,预测性能的下降仅为 1−2% 。 2 Related Work 模型性能与成本的双重性激发了人们对大型语言模型(LLM)效率的极大研究兴趣,这一兴趣点从各种不同...
为了使用客户端SLM微调一个精炼的LLM,作者开始执行联邦微调的过程。首先,每个轮次中选择的客户端SLM在各自客户端的本地数据上进行微调。然后,它们与其他客户端SLM聚合在一起,形成一个全局更新。将这个全局更新应用于所有客户端SLM和全局LLM。作者重复这个过程,为每个FL轮次,最终形成一个由精炼客户端SLM提供的更新构建的...
随着SLM逐渐采用更小的模型却能维持相同的高准确率，而LLM则继续追求通过更大模型来提升性能，我们在简单任务上所观察到的准确率差异已经趋于稳定。这一趋势预示着，未来将有更多企业任务倾向于采用SLM以及非前沿的LLM来执行，这些任务通常只需要低创造力且风险可控。例如，从文档中创建嵌入、进行知识检索和主题建模等...
两年过去了,ChatGPT 公开发布,关于 AI 的讨论无处不在,因为各个行业的公司都希望利用大型语言模型(LLM)来改变他们的业务流程。然而,尽管 LLM 强大且有前途,但许多业务和 IT 领导者过度依赖它们,而忽视了它们的局限性。这就是为什么我预计未来专门的语言模型,或 SLM
TinyML、SLM与LLM:联合语言模型的“三驾马车” 在人工智能的世界里,终端侧、边缘侧和云端扮演着截然不同的角色。它们在形态、功能和应用场景上的差异如此之大,以至于可以将其视为完全不同的实体。 正是基于这种认识,有业界人士提出了“联合大模型”的理念,旨在将不同规模的AI模型分别部署于云、边、端三个层面,以...
联邦语言模型:边缘SLM与云LLM的协同智慧 简介:本文深入剖析联邦语言模型中的边缘SLM与云LLM的结合原理,分析其面临的痛点,并通过实际案例说明其应用价值,最后对该领域的未来趋势进行前瞻性探讨。 随着人工智能技术的不断发展,语言模型在各类应用中扮演着日益重要的角色。其中,联邦语言模型作为一种结合边缘SLM(Small Langua...
- 本文评估了经过微调的小型语言模型(SLM)BART Large的创意小说写作能力,并将其与人类和两个大型语言模型(LLMs)GPT-3.5和GPT-4o的表现进行了比较。 - 评估包括两个实验:(i)人类评估,读者评估由SLM生成的故事与人类写作的故事之间的差异;(ii)定性语言分析,比较不同模型生成的故事的文本特征。 - BART Large在大...
Cognite:2024年工业智能体大语言模型(LLM)与小语言模型(SLM)基准报告(英文原版+译版)(10页).pdf,点击即可下载。包含的报告内容,文档格式为PDF,大小6.43MB,页数10页,字数约16665字,欢迎会员下载