Hello folks，我是 Luga，今天我們來(lái)聊一下人工智能(AI)生態(tài)領(lǐng)域相關(guān)的技術(shù) - SLM(小型語(yǔ)言模型) 。

在 AI 狂卷的浪潮中，LLM(大型語(yǔ)言模型)無(wú)疑成為了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)乃至科技界的焦點(diǎn)所在。以 GPT-3、BERT 等為代表的 LLM 憑借其驚人的語(yǔ)言理解和生成能力，不僅在學(xué)術(shù)界掀起了巨大的熱潮，更因其廣泛的應(yīng)用前景而備受產(chǎn)業(yè)界矚目。

然而，就在 LLM 聲威日隆之時(shí)，一股來(lái)自 SLM (小型語(yǔ)言模型)的新風(fēng)正在悄然興起，為人工智能界帶來(lái)了別樣的創(chuàng)新活力。這些 SLM 雖然體型纖小，卻蘊(yùn)含著高級(jí)人工智能功能的高效組合，因此在大大降低計(jì)算需求的同時(shí)，仍能展現(xiàn)出媲美大型模型的強(qiáng)大實(shí)力。

以 LLaMA 3、Phi 3、Mistral 7B 和 Gemma 等為代表的 SLM，正展現(xiàn)出前所未有的靈活性和適應(yīng)性。這些模型不僅在提供準(zhǔn)確翔實(shí)的問(wèn)答響應(yīng)時(shí)游刃有余，在語(yǔ)義理解、文本生成等多個(gè)領(lǐng)域亦有出色的表現(xiàn)。更為難能可貴的是，它們?cè)趯?shí)現(xiàn)上述功能的同時(shí)，對(duì)計(jì)算資源的需求卻大幅降低，從而使得SLM在各種設(shè)備和環(huán)境下都可以高效部署和運(yùn)行。

什么是 SLM (小型語(yǔ)言模型)?

隨著 LLM (大型語(yǔ)言模型)技術(shù)的快速發(fā)展,越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者和組織開(kāi)始嘗試將其應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景。然而，這些龐大的模型往往存在著計(jì)算能力和內(nèi)存占用高昂的問(wèn)題，這限制了它們?cè)谝恍┨囟ōh(huán)境下的應(yīng)用性。這就為 SLM (小型語(yǔ)言模型)提供了機(jī)會(huì)，成為一種更加高效和可訪(fǎng)問(wèn)的替代方案。

與擁有數(shù)千億甚至數(shù)萬(wàn)億參數(shù)的 LLM 相比，SLM 的參數(shù)量通常在幾百萬(wàn)到幾十億之間，大幅減小了模型的體積和復(fù)雜度。這種顯著的尺寸差異帶來(lái)了一些引人注目的優(yōu)勢(shì)，具體表現(xiàn)為如下：

1.運(yùn)行高效

得益于更少的計(jì)算需求和內(nèi)存占用，SLM 特別適合在資源有限的設(shè)備上運(yùn)行，甚至可以應(yīng)用于邊緣計(jì)算場(chǎng)景。這為眾多現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用程序，如嵌入式設(shè)備上的聊天機(jī)器人和個(gè)性化助理，帶來(lái)了新的可能性。

通常而言，SLM 可以在智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等小型硬件上高效運(yùn)轉(zhuǎn)，從而實(shí)現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。

2.易于獲取

SLM 的資源需求往往較為低廉，從而使得更多的開(kāi)發(fā)者和組織能夠輕松訪(fǎng)問(wèn)和使用這些模型。這樣一來(lái)，人工智能技術(shù)變得更加民主化，允許較小的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人研究人員在無(wú)需大量基礎(chǔ)設(shè)施投資的情況下，探索和利用語(yǔ)言模型的強(qiáng)大功能。這種可及性推動(dòng)了技術(shù)的普及和創(chuàng)新，為各種創(chuàng)意和應(yīng)用帶來(lái)了新的機(jī)遇。

3.優(yōu)化定制

SLM 更易于針對(duì)特定領(lǐng)域和任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。由于其規(guī)模較小，微調(diào)過(guò)程所需的時(shí)間和資源也相應(yīng)減少。這使得開(kāi)發(fā)者能夠?yàn)槟承?yīng)用或領(lǐng)域創(chuàng)建專(zhuān)門(mén)定制的模型，顯著提高性能和準(zhǔn)確性。無(wú)論是醫(yī)療文本分析、法律文件處理，還是特定行業(yè)的客戶(hù)服務(wù)，定制化的 SLM 都能夠提供更精確和高效的解決方案。

那么，SLM 是如何工作的呢?

其實(shí)，從本質(zhì)上來(lái)講，與 LLM 一樣，SLM 也是接受大量文本和代碼數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練。但相比之下，SLM 采用了一些特殊的技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)更小的模型尺寸和更高的運(yùn)行效率。具體如下所示：

(1) 知識(shí)蒸餾(Knowledge Distillation)技術(shù)

這種方法關(guān)注于將預(yù)訓(xùn)練 LLM 中的核心知識(shí)和能力轉(zhuǎn)移到一個(gè)較小的模型中，在不需要完全復(fù)制 LLM 復(fù)雜性的情況下，就能夠捕捉其關(guān)鍵的語(yǔ)義表達(dá)能力。通過(guò)精心設(shè)計(jì)的蒸餾過(guò)程，SLM 可以在保持良好性能的同時(shí)，大幅降低模型的復(fù)雜度和資源占用。

(2) 模型修剪(Pruning)和量化(Quantization)技術(shù)

修剪可以去除模型中不太重要的部分，從而減小模型的整體尺寸;而量化則可以降低參數(shù)的精度，進(jìn)一步壓縮模型的存儲(chǔ)空間和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。這兩種技術(shù)結(jié)合使用，能夠有效地壓縮SLM的規(guī)模，從而使其更加輕量高效。

(3) Efficient architecture(高效架構(gòu))

此外，研究人員還在不斷探索專(zhuān)為 SLM 設(shè)計(jì)的新型架構(gòu)。這些架構(gòu)方案著眼于優(yōu)化 SLM 在性能和效率方面的表現(xiàn)，力求在有限的資源條件下，最大化 SLM 的計(jì)算能力和應(yīng)用價(jià)值。相比一般的通用型架構(gòu)，這些專(zhuān)屬的 SLM 架構(gòu)能夠更好地發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步推動(dòng) SLM 在邊緣計(jì)算、嵌入式設(shè)備等場(chǎng)景的應(yīng)用落地。

為什么需要 SLM (小型語(yǔ)言模型)?

在 AI 的發(fā)展浪潮中，一股來(lái)自 SLM (小型語(yǔ)言模型)的新風(fēng)正以前所未有的力度掀起層層漣漪。這種向著更小、更高效模型轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，實(shí)際上源自對(duì)人工智能技術(shù)可及性、經(jīng)濟(jì)性和大眾化的迫切需求。

過(guò)去，AI 的發(fā)展往往被視為資源密集型的"游戲"，大型科技公司因其雄厚的算力、存儲(chǔ)和研發(fā)實(shí)力而主導(dǎo)了這一領(lǐng)域。然而，這種"高門(mén)檻"無(wú)疑將絕大多數(shù)初創(chuàng)企業(yè)、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和中小型企業(yè)拒之門(mén)外，極大限制了人工智能技術(shù)的普及和創(chuàng)新活力。

而 SLM 的出現(xiàn),正在為解決這一困境帶來(lái)全新的可能。憑借其精巧的設(shè)計(jì)和超高的效率，SLM 能夠在相對(duì)有限的硬件條件下實(shí)現(xiàn)媲美大型模型的卓越性能，從根本上降低了算力和能耗需求。這使得 SLM 的部署和運(yùn)行成本大幅下降，為各類(lèi)中小型企業(yè)和學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)提供了可及的人工智能技術(shù)之門(mén)。

不難想見(jiàn)，初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)在獲得 SLM 的強(qiáng)力支持后，必將有機(jī)會(huì)基于自身的創(chuàng)新理念和應(yīng)用場(chǎng)景，孕育出更多富有氣質(zhì)的人工智能方案，進(jìn)一步推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的多元繁榮。

與此同時(shí)，SLM 出眾的靈活性和可集成性，也將為人工智能技術(shù)在各種平臺(tái)和應(yīng)用領(lǐng)域的普及掃清障礙。由于無(wú)需巨量算力的支撐，SLM 不僅可以輕松部署于各種移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)中，更能與現(xiàn)有程序和產(chǎn)品無(wú)縫集成，發(fā)揮強(qiáng)大的賦能效用。

SLM 參考特性(參考來(lái)源：datasciencedojo.)

需要指出的是，SLM 絕非對(duì) LLM (大型語(yǔ)言模型)的徹底取代，而是與之形成良性互補(bǔ)。在追求極致性能的任務(wù)領(lǐng)域，LLM 仍將扮演不可或缺的重要角色。但與此同時(shí)，SLM 將成為推廣人工智能技術(shù)的"主力軍"，賦能更廣泛的群體和領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)人工智能民主化的愿景。

主流領(lǐng)先的 SLM (小型語(yǔ)言模型)解析

1.Llama 3

LLaMA 3 是由 Meta 開(kāi)發(fā)的開(kāi)源語(yǔ)言模型。這是 Meta 更廣泛戰(zhàn)略的一部分，通過(guò)為社區(qū)提供強(qiáng)大和適應(yīng)性強(qiáng)的工具，增強(qiáng)更廣泛和更負(fù)責(zé)任的人工智能使用。

LLaMA 3 模型基于其前輩的成功，結(jié)合了先進(jìn)的培訓(xùn)方法和架構(gòu)優(yōu)化，提高了其在翻譯、對(duì)話(huà)生成和復(fù)雜推理等各種任務(wù)中的性能。

與早期版本相比，Meta 的LLaMA 3 已經(jīng)接受了更大的數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，利用定制的 GPU 集群，使其能夠高效地處理大量數(shù)據(jù)。

這項(xiàng)廣泛的訓(xùn)練使得 LLaMA 3 能夠更好地理解語(yǔ)言的細(xì)微差別，并能夠更有效地處理多步推理任務(wù)。該模型因其在生成更一致和多樣化響應(yīng)方面的增強(qiáng)能力而聞名，使其成為旨在創(chuàng)建復(fù)雜人工智能驅(qū)動(dòng)應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)人員的強(qiáng)大工具。

Llama 3 預(yù)訓(xùn)練模型性能——來(lái)源：Meta

LLaMA 3 的意義在于其可訪(fǎng)問(wèn)性和多功能性。作為開(kāi)源模型，它使對(duì)最先進(jìn)的人工智能技術(shù)的訪(fǎng)問(wèn)民主化，允許更廣泛的用戶(hù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序。該模型對(duì)于促進(jìn)人工智能創(chuàng)新至關(guān)重要，提供了一個(gè)支持基礎(chǔ)和高級(jí)人工智能研究的平臺(tái)。通過(guò)提供模型的指令調(diào)諧版本，Meta 確保開(kāi)發(fā)人員可以將 LLaMA 3 微調(diào)到特定應(yīng)用程序，從而提高性能和與特定域的相關(guān)性。

2.Phi 3

Phi-3 是微軟開(kāi)發(fā)的開(kāi)創(chuàng)性 SLM 系列，強(qiáng)調(diào)高能力和成本效益。作為微軟對(duì)無(wú)障礙人工智能的持續(xù)承諾的一部分，Phi-3 模型旨在提供強(qiáng)大的人工智能解決方案，這些解決方案不僅先進(jìn)，而且對(duì)各種應(yīng)用程序來(lái)說(shuō)更實(shí)惠、更高效。

這些模型是開(kāi)放人工智能計(jì)劃的一部分，即意味著它們可供公眾訪(fǎng)問(wèn)，并且可以在各種環(huán)境中集成和部署，從 Microsoft Azure AI Studio 等基于云的平臺(tái)到個(gè)人計(jì)算設(shè)備上的本地設(shè)置。

Phi 3 模型因其卓越的性能而脫穎而出，在涉及語(yǔ)言處理、編碼和數(shù)學(xué)推理的任務(wù)中超越了類(lèi)似和更大尺寸的模型。

值得注意的是，Phi-3-mini 是該系列中的 38 億參數(shù)模型，有多達(dá) 128,000 個(gè)上下文令牌的版本可供選擇——為以最小的質(zhì)量妥協(xié)處理大量文本數(shù)據(jù)的靈活性設(shè)定了新標(biāo)準(zhǔn)。

微軟為不同的計(jì)算環(huán)境優(yōu)化了 Phi 3，支持跨 GPU、CPU 和移動(dòng)平臺(tái)的部署，從而證明了其多功能特性。

此外，這些模型與其他微軟技術(shù)無(wú)縫集成，例如用于性能優(yōu)化的 ONNX Runtime 和用于跨 Windows 設(shè)備廣泛兼容性的 Windows DirectML。

Phi 3 預(yù)訓(xùn)練模型性能對(duì)比——來(lái)源：Microsoft

3.Gemma

作為谷歌的一款新型開(kāi)放模型，Gemma 的設(shè)計(jì)理念旨在推動(dòng)負(fù)責(zé)任的人工智能發(fā)展。這項(xiàng)工作由谷歌旗下的 DeepMind 團(tuán)隊(duì)與其他研究小組共同主導(dǎo)，并借鑒了催生雙子座模型的基礎(chǔ)研究成果和技術(shù)積累。

Gemma 模型的核心特點(diǎn)是輕量級(jí)和高度優(yōu)化，確保它們可以在從移動(dòng)設(shè)備到云端系統(tǒng)等各種計(jì)算環(huán)境中靈活訪(fǎng)問(wèn)和運(yùn)行。谷歌發(fā)布了兩個(gè)主要版本的 Gemma 模型，分別為 20 億參數(shù)和 70 億參數(shù)的規(guī)模。每個(gè)版本都提供預(yù)訓(xùn)練模型和指令調(diào)優(yōu)的變體，以滿(mǎn)足不同開(kāi)發(fā)者的需求和應(yīng)用場(chǎng)景。

值得關(guān)注的是，谷歌將 Gemma 模型以開(kāi)放模型的形式免費(fèi)提供給開(kāi)發(fā)者使用，并配備了一系列支持工具，鼓勵(lì)創(chuàng)新、協(xié)作和負(fù)責(zé)任的應(yīng)用實(shí)踐。這不僅體現(xiàn)了 Gemma 模型的技術(shù)實(shí)力，更彰顯了它在人工智能民主化方面的重要意義。

通過(guò)以開(kāi)放的方式提供最先進(jìn)的 AI 功能，谷歌為全球開(kāi)發(fā)者和研究人員打造了一個(gè)全新的機(jī)會(huì)窗口。他們無(wú)需承擔(dān)通常與大型模型相關(guān)的高昂成本，就能構(gòu)建出功能強(qiáng)大的 AI 應(yīng)用程序。這無(wú)疑將極大地促進(jìn)人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的廣泛采用和創(chuàng)新應(yīng)用。

此外，Gemma 模型還被賦予了良好的可適應(yīng)性。用戶(hù)可以針對(duì)特定任務(wù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，從而獲得更高效和針對(duì)性的人工智能解決方案。這種定制化能力進(jìn)一步拓展了 Gemma 在不同應(yīng)用領(lǐng)域的適用范圍。

除上述所述之外，市面上也有一些小眾類(lèi)型的小型模型，例如，DistilBERT、Orca 2、MobileBERT、T5-Small以及GPT-Neo和GPT-J等等一系列產(chǎn)品也在應(yīng)用中，大家若感興趣，可去官網(wǎng)查閱，暫不在本文中贅述。

SLM (小型語(yǔ)言模型)未來(lái)發(fā)展的一點(diǎn)看法

隨著科技的不斷突破，模型訓(xùn)練技術(shù)的日臻完善、硬件的持續(xù)進(jìn)步以及更高效的架構(gòu)呈現(xiàn)，SLM 的實(shí)力必將與日俱增，從而進(jìn)一步拉平與 LLM 之間的差距。屆時(shí)，人工智能的大門(mén)將再次向更廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景打開(kāi)，民主化的影響力也將隨之攀升。

不難想見(jiàn)，在不遠(yuǎn)的將來(lái)，專(zhuān)門(mén)針對(duì)特定領(lǐng)域和任務(wù)而優(yōu)化的 SLM 必將層出不窮。無(wú)論是智能助手、內(nèi)容創(chuàng)作，還是數(shù)據(jù)分析與信息挖掘，都將有定制化的 SLM "能士"為其"量身打造"高效解決方案，釋放出前所未有的生產(chǎn)力。

與此同時(shí)，SLM 出眾的性能與算力比，必將帶來(lái)更加便捷經(jīng)濟(jì)的人工智能探索途徑，吸引更多的科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)甚至個(gè)人用戶(hù)加入到這一創(chuàng)新的浪潮中來(lái)。依托 SLM 強(qiáng)大而靈活的能力，廣大開(kāi)發(fā)者和研究人員將擁有寶貴的"瑞士軍刀"，助力他們?cè)诟髯缘念I(lǐng)域發(fā)揮無(wú)限創(chuàng)造力。

當(dāng)然，SLM 并非沒(méi)有局限性。諸如與 LLM 相比缺乏一些專(zhuān)門(mén)能力、微調(diào)難度加大等挑戰(zhàn)仍有待克服。但就整體發(fā)展而言，SLM 正以其卓越的實(shí)力和巨大的潛能，為人工智能的發(fā)展注入新的動(dòng)能。

值得關(guān)注的是，SLM 在追求高性能的同時(shí)，也堅(jiān)持遵循人工智能發(fā)展的倫理準(zhǔn)則。一些典型模型內(nèi)置了基于規(guī)則的過(guò)濾機(jī)制，有效避免了歧視、威脅等有害內(nèi)容的生成，展現(xiàn)出良好的社會(huì)責(zé)任擔(dān)當(dāng)。相信隨著進(jìn)一步的完善，SLM 必將在倫理和可控性方面樹(shù)立更高的標(biāo)桿，為人工智能的健康發(fā)展貢獻(xiàn)自身的一份力量。

Reference ：

• [1] https://www.techopedia.com/definition/small-language-model-slm
• [2] https://medium.com/@nageshmashette32/small-language-models-slms-305597c9edf2