小型语言模型（SLMs）的崛起

在自然语言处理（NLP）领域，除了大型语言模型（LLMs）如GPT-4和Gemini等，小型语言模型（SLMs）也开始受到越来越多的关注。这些大型模型在翻译语言、总结文本和进行对话等任务上表现出色，它们之所以出色，是因为它们处理语言的方式与人类非常相似。

什么是小型语言模型？

小型语言模型是为处理语言任务而设计的简单高效的神经网络类型。它们几乎可以像大型模型一样工作，但使用的资源要少得多，需要的计算能力也更低。

想象一下，语言模型就像一个学习新语言的学生。小型语言模型就像一个用较小笔记本记录词汇和语法规则的学生。他们仍然可以学习和使用语言，但他们可能无法像拥有较大笔记本的学生（较大的语言模型）那样记住许多复杂的概念或细微差别。

SLMs的优势在于它们比大型模型更快，需要的计算能力更少。这使得它们在资源有限的应用中更实用，例如在移动设备或实时系统中。

然而，权衡是SMLs可能在更复杂的语言任务上的表现不如大型模型，例如理解上下文、回答复杂问题或生成高度连贯和细微差别的文本。

小型语言模型中的“小型”是什么意思？

小型语言模型中的“小型”指的是与大型语言模型相比，模型的参数数量减少和整体模型大小的减小。虽然LLMs可能有数十亿甚至数万亿个参数，SLMs通常只有几百万到几亿个参数（在某些情况下也有达到数十亿的）。

语言模型中的参数数量决定了其在训练期间学习和存储信息的能力。更多的参数通常允许模型捕获训练数据中更复杂的模式和细微差别，从而在自然语言任务上表现更好。

然而，“小型”的确切定义可能会根据上下文和当前语言建模的最新技术而有所不同。随着近年来模型大小的指数级增长，曾经被认为是大型模型的可能现在被视为小型。

小型语言模型的例子

小型语言模型的一些例子包括：

GPT-2 Small：OpenAI的GPT-2 Small模型有1.17亿个参数，与其较大的对应模型如GPT-2 Medium（3.45亿参数）和GPT-2 Large（7.74亿参数）相比，被认为是小型。

DistilBERT：这是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的蒸馏版本，保留了BERT 95%的性能，同时体积缩小了40%，速度提高了60%。DistilBERT大约有6600万个参数。

TinyBERT：这是BERT的另一个压缩版本，比DistilBERT更小，大约有1500万个参数。

虽然SLMs通常只有几亿个参数，但一些拥有10-30亿参数的较大模型也可以被归类为SLMs，因为它们仍然可以在标准的GPU硬件上运行。以下是这些模型的一些例子：

Phi3 Mini：Phi-3-mini是一个紧凑的语言模型，拥有38亿个参数，训练于一个庞大的3.3万亿个token的数据集。尽管其体积较小，但它与Mixtral 8x7B和GPT-3.5等大型模型竞争，在MMLU上取得了69%的显著分数，在MT-bench上取得了8.38的分数。

Google Gemma 2B：Google Gemma 2B是Gemma家族的一部分，是为各种文本生成任务设计的轻量级开放模型。Gemma模型的上下文长度为8192个token，适合在资源受限的环境中部署，如笔记本电脑、台式机或云基础设施。

Databricks Dolly 3B：Databricks的dolly-v2-3b是一个在Databricks平台上训练的商业级指令遵循大型语言模型。它源自pythia-2.8b，训练于大约15k指令/响应对，涵盖多个领域。虽然不是最先进的，但它展现出令人惊讶的高质量指令遵循行为。

小型语言模型如何工作？

小型语言模型使用与大型语言模型相同的基本概念，如自注意力机制和变换器结构。然而，它们使用不同的方法使模型更小，需要的计算能力更少：

模型压缩：SLMs使用修剪、量化和低秩分解等方法减少参数数量。这意味着它们在不损失太多性能的情况下简化了模型。

知识蒸馏：在这种技术中，一个较小的模型学习表现得像一个已经训练过的较大的模型。学生模型试图产生与教师相似的结果，有效地将大模型中的重要知识压缩到一个较小的模型中。

高效架构：SLMs经常使用专门设计的高效结构，如Transformer-XL和Linformer。这些设计修改了通常的变换器结构，使其更不复杂，使用更少的内存。

小型语言模型（SLMs）与大型语言模型（LLMs）的区别

以下是SLMs和LLMs的一些区别：

以下是小型语言模型的一些优点和缺点：

优点：

• 计算效率高，训练和推理所需的资源较少
• 更容易在资源受限的设备上部署，如手机和边缘设备
• 与LLMs相比，训练和推理时间更快
• 模型体积更小，更节省存储空间
• 使NLP技术在实际应用中的采用范围更广