对小型语言模型进行综述的难点在于,“小型”和“大型”的定义是随时间和上下文变化的。例如,GPT-2 在2019年作为一个拥有15亿参数的“大型语言模型”,如今已经比本文综述中许多所谓的“小型”语言模型要小。然而,虽然模型规模在变化,小型语言模型的训练目标相对稳定。 在本综述中,我们将探讨支持构建和推理小型语言模型...
小型语言模型(SLMs)因其低延迟、成本效益、易于开发和定制而受到青睐,特别适合资源受限的环境和领域知识获取。 小型语言模型(SLMs)发展时间线 构建语言模型的基本概念 介绍了构建SLMs的基础概念,包括架构、训练技术、从LLMs获取SLMs的方法(如剪枝、知识蒸馏和量化) 架构(Architecture) Transformer架构:SLMs通常采用Tran...
因此,小型语言模型作为LLM的替代方案,正受到越来越多的关注,如图2所示,SLM在Hugging Face社区中的下载频次超过了较大的模型,图3则展示了SLM发布的日益受欢迎趋势。 通常,展现出突现能力的语言模型被归类为LLM。然而,SLM的分类仍不明确...
例如,GPT-2 在2019年作为一个拥有15亿参数的“大型语言模型”,如今已经比本文综述中许多所谓的“小型”语言模型要小。然而,虽然模型规模在变化,小型语言模型的训练目标相对稳定。 在本综述中,我们将探讨支持构建和推理小型语言模型的架构、训练和模型压缩技术。此外,我们还总结了用于评估小型语言模型性能的基准数据集和...
大型语言模型(LLMs)在推进人工通用智能(AGI)方面取得了显著进展,促进了像GPT-4和LLaMA-405B这样越来越大的模型的发展。然而,模型规模的扩大导致计算成本和能源消耗呈指数级增长,使得这些模型对于资源有限的学术研究人员和企业来说不切实际。与此同时,小型模型(SMs)在实际应用中经常被使用,尽管它们的重要性目前被低估...
一篇小型语言模型技术最新全面综述 小型语言模型(SLMs)因其低延迟、成本效益、易于开发和定制而受到青睐,特别适合资源受限的环境和领域知识获取。 小型语言模型(SLMs)发展时间线 构建语言模型的基本概念 介绍了构建SLMs的基础概念,包括架构、训练技术、从LLMs获取SLMs的方法(如剪枝、知识蒸馏和量化)...
综述的组织结构 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...
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、最小推理延迟以提高效率、以及通过轻量级微调获取领域知识的应用。SLM需求的不断增长促进了相关...
大型语言模型(LLMs)在推进人工通用智能(AGI)方面取得了显著进展,促进了像GPT-4和LLaMA-405B这样越来越大的模型的发展。然而,模型规模的扩大导致计算成本和能源消耗呈指数级增长,使得这些模型对于资源有限的学术研究人员和企业来说不切实际。与此同时,小型模型(SMs)在实际应用中经常被使用,尽管它们的重要性目前被低估...
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、最小推理延迟以提高效率、以及通过轻量级微调获取领域知识的应用。SLM需求的不断增长促进了相关...