在面对需要递水的任务时，通常会选择直接用手，而不是复杂的机器人，因为手更简单、更高效。同样，在处理一些直接的任务时，小型语言模型（SLM）是大型语言模型（LLM）的实用替代品。本文将探讨SLM如何为组织中的团队带来好处，以及如何利用小型语言模型完成团队的日常工作任务。
小型语言模型（SLM）是大型语言模型（LLM）的一个子集。SLM中的“小型”指的是与LLM相比参数数量的减少。它们具有紧凑的架构，在训练和推理过程中需要较少的计算能力。这加速了它们的训练过程，使它们成为特定领域任务的理想选择，尤其是在资源有限的情况下。而LLM则在大量参数上进行训练，计算密集型。
以下表格列出了一些小型语言模型和大型语言模型及其大致的参数数量。
| 小型语言模型（SLM） | 参数数量（近似） | 大型语言模型（LLM） | 参数数量（近似） |
|---|---|---|---|
| Gemma | 20亿参数 | GPT-4o | 估计超过175万亿参数 |
| Phi3 Mini | 38亿参数 | Mistral Large 2 | 1230亿参数 |
| Llama 3.2 1B和3B | 10亿和30亿参数 | Llama 3.1 | 4050亿参数 |
表格清楚地比较了SLM和LLM基于参数数量的差异。像Gemma、Phi3 Mini和Llama 3.2这样的SLM参数数量显著较少（从10亿到38亿），突出了它们的紧凑性。这减少了它们的计算能力，使它们的部署变得容易和可访问，甚至在移动电话等边缘设备上也是如此。
SLM如何在保持紧凑尺寸的同时保持质量？可以通过Llama 3.2 1B和3B模型的例子来理解这一点。
Llama 3.2（1B和3B）中涉及两个关键技术——剪枝和知识蒸馏。来了解这些技术是什么。
1. 剪枝
剪枝意味着“修剪”。这个过程涉及从现有模型中修剪掉不太重要的部分（例如，Llama 3.1 B在结构上被剪枝以创建3.2（1B和3B））。这种技术的最终目标是在不影响原始性能的情况下创建一个更小的模型。
2. 知识蒸馏
剪枝之后的第二步是知识蒸馏，这是一个提取最关键知识的过程。这种技术涉及使用强大的模型（例如，Llama 3.1具有80B和700B参数）来训练更小的模型（如Llama 3.2具有1B和3B参数）。不是从头开始训练更小的模型，而是在预训练阶段使用较大模型的输出来指导更小的模型。这种方法帮助更小的模型在剪枝过程中恢复任何丢失的性能。
初始训练后，SLM会经历后训练，这包括与Llama 3.1中使用的类似步骤。这一步包括监督微调、拒绝采样和直接偏好优化。
此外，Llama 3.2（1B和3B）可以支持更长的上下文长度（高达128,000个令牌），意味着它们可以处理大块文本，同时保持质量。这一特性使模型成为各种任务的强大选择，如摘要、重写、推理等。
SLM和LLM都遵循类似的机器学习概念，从训练、数据生成到评估，但它们有一些差异。让看看下面的表格，了解SLM和LLM之间的重要差异。
| 小型语言模型（SLM） | 大型语言模型（LLM） |
|---|---|
| 相对较少的参数数量 | 大量的参数 |
| 需要较低的计算能力，适合资源受限的设备 | 需要较高的计算能力 |
| 易于在边缘设备或手机上部署 | 由于高资源需求，难以在边缘设备或手机上部署 |
| 训练时间较短 | 训练时间较长 |
| 在特定领域任务中表现出色 | 在各种NLP相关任务中表现出色 |
| 经济上更可行 | 由于其庞大的规模和计算资源，LLM成本较高 |
公司在软件和IT上的预算份额很大。例如，根据Splunk的《IT支出与预算：趋势与预测2024》报告，软件支出预计将从2023年的9160亿美元增加到2024年的1.04万亿美元，这是一个巨大的数字。SLM可以通过减少语言模型的预算份额来帮助减少这一数额。
在组织中，有多个团队，如果每个团队都有专门针对其领域的SLM，可以想象一个组织在不破产的情况下可以多么高效和高效。利用小型语言模型进行团队协作、绩效和任务管理在优化任务方面非常有效。
现在，让列出一些团队可以在SLM的帮助下承担的可能任务。
1.自动化日常任务
日常重复性任务包括起草日常报告、反馈电子邮件和总结会议记录。这些任务相当单调，需要大量团队成员的带宽。如果可以自动完成这些任务呢？SLM可以使这成为可能。它们可以自动化起草电子邮件、日常报告或反馈等日常任务，为团队成员腾出时间，让他们专注于更复杂和战略性的工作。
用例：在医疗保健行业，患者数据输入是一项非常繁琐的任务。SLM可以帮助维护患者记录，如EHR（电子健康记录）从口述笔记、表格或临床工作表中，减少医院行政团队成员的工作量。
2. 增强沟通和协作
团队由不同背景和文化的人组成。如果无法理解任何团队成员的语言或口音，与他们协调将是一个挑战。SLM可以提供实时翻译服务，使团队成员之间的沟通变得无缝，并促进多元文化团队环境。
此外，由SLM驱动的聊天机器人可以提供精确准确的领域特定问题的答案。这导致客户满意度提高，解决时间减少，支持流程更加顺畅。
用例：IT服务的SLM驱动聊天机器人可以提供高效有效的支持，特别是在资源有限的IT环境中。这自动化了日常查询和任务，允许IT团队专注于其他问题。
3. 会议纪要和任务分配
每个团队成员一天要参加几个会议。记住所有会议的议程和行动是一项挑战。手动记录每个要点需要大量的时间和精力，可能会导致关键信息的丢失。SLM可以自动总结会议讨论并生成会议纪要（MOMs），简化后续任务。为了完成这项任务，SLM需要语音转文本系统的帮助，首先将口头单词转换为文本。
用例：在早晨的晨会中，SLM可以转录和总结会议，生成待办事项列表，并分配给每个成员，避免团队成员之间的混淆。
4. 个性化学习和发展
技能提升是一个持续改进的过程，对于团队和组织的成长和成功至关重要。特定领域的SLM可以分析团队成员的表现，以确定潜在的改进领域，并根据他们的具体需求创建个性化的学习体验。它们还可以建议相关文章或课程，帮助团队成员保持行业趋势的领先。
用例：对于销售团队，SLM可以从分析个别成员的表现开始。基于这些见解，它可以推荐量身定制的培训材料，包括帮助他们改进销售演讲和完成更多交易的技术。
小型语言模型提供了低计算需求的动态解决方案。它们的小尺寸使它们更容易被组织的更广泛受众接受。这些模型可以自动化日常任务，并根据行业要求提升团队成员的技能。为团队实施小型语言模型可以提高效率，并确保每个人都有效地为共同目标做出贡献。
Q1.小型语言模型的应用是什么？
A. 小型语言模型提供针对特定领域的多样化应用。这包括自动化日常任务、改善团队成员之间的沟通、特定领域的客户支持、简化数据输入和记录保持等。
Q2. SLM如何比通用模型更有效地处理特定领域的任务？
A. SLM可以有效地处理特定领域的任务，因为它们针对特定领域进行了微调，使它们能够更准确地理解与领域相关的术语和上下文。
Q3. SLM如何为组织节省成本？
A. SLM需要较少的计算能力和资源，降低了运营成本。这使组织能够实现更高的投资回报率，为显著节省成本做出贡献。