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...
小型语言模型（SLM）相较于大型语言模型（LLM），在投入成本上具有一些显著的优势。以下是一些关于SLM投入成本的详细分析：1. 模型大小：小型语言模型的参数数量通常在1亿个以下，有些甚至在1000万或100万个参数以下。这使得它们的存储和计算需求远低于大型模型。2. 训练成本：由于模型规模较小，SLM在训练时所需的计...
小型语言模型(SLM)是边缘计算资源管理的变革者。通过使用轻量级架构和自适应推理,SLM 可为各种行业带来更智能、更高效的设备,从物联网传感器网络到智能家居和工业自动化都能受益。它们优化了功率、带宽和处理能力,而不会让资源受限的设备不堪重负,为边缘实时、人工智能驱动的智能提供了可扩展的解决方案。随着边缘计算...
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...
区分SLM 与大型语言模型 (LLM) 在人工智能中,大型语言模型 (LLM) 和小型语言模型 (SLM) 代表两种不同的方法,每种方法都针对特定的需求和约束进行量身定制。虽然以 GPT-4 和类似巨头为代表的 LLM 展示了具有大量参数的语言处理的高度,但 SLM 的规模较小,为资源有限的环境提供了实用的解决方案。这种比较深入探讨...
在人工智能和自然语言处理的背景下,SLM可以代表“小型语言模型”。它是一种轻量级的生成式 AI 模型。在这种情况下,“小型”标签指的是 a) 模型神经网络的大小、b) 参数数量和 c) 模型训练的数据量。有几种实现可以在单个 GPU 上运行,并且参数超过 50 亿个,包括Google Gemini Nano、微软的Orca-2–7b和ref="...
了解小型语言模型(SLM)的功能和注意事项。 无论是使用现成的 SLA,还是使用自己的数据自定义/微调它们,我们都会介绍实际注意事项和最佳做法。 使用 SLM 增强语言处理功能! 章节 00:00 - 简介 01:12 - SLM 02:47 - SLM 的优点 03:24 - 本地模型 03:54 - 体系结构 04
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...
IT之家 5 月 26 日消息,微软在今年4月至 5 月陆续公布了一系列 Phi-3 小语言模型 (SLM),相关模型号称“轻巧到可以在移动设备上运行”,同时具备视觉能力,能够理解文字和图片,主要用于低功耗计算场景。 目前英特尔发布新闻稿,声称目前开发人员已经就 Phi-3 模型对自家 Gaudi AI加速器、Xeon 和 Core Ultra CPU...