小语言模型介绍与LLM的比较

小模型介绍

小语言模型(SLM)与大语言模型(LLM)相比,具有不同的特点和应用场景。大语言模型通常拥有大量的参数(如 GPT-3 拥有 1750 亿个参数),能够处理复杂的自然语言任务,例如文本生成、对话系统和翻译等。然而,这些模型需要大量的计算资源来训练和运行,因此在实际应用中可能会受到限制。

相比之下,小语言模型则设计得更为紧凑和高效,适用于资源受限的环境或特定任务。例如,它们可以用于语音识别、机器翻译等场景。SLM 在这些领域中表现出色,因为它们不仅消耗较少的计算资源,而且更容易集成到现有的业务系统中。此外,SLM 还可以通过优化的训练方法实现与大型模型相当的性能。

SLM 的一个显著优势是其在边缘设备上的应用潜力,如智能手机和物联网设备,这些设备通常无法有效运行大型模型。SLM 还能够通过创新的训练方法和模型架构设计来提高效率和性能

SLM与LLM比较

小语言模型(SLM)与大语言模型(LLM)在性能上的具体比较涉及多个方面:

计算成本和资源需求:LLM 通常需要大量的计算资源和 GPU 内存来运行,例如一个拥有 1750 亿参数的 LLM 需要 350 GB 的 GPU 内存。相比之下,SLM 由于规模较小,其训练和部署所需的计算资源和电力较少,因此更易于在资源有限的环境中使用。

性能表现:尽管 SLM 在某些任务上可能不如 LLM 表现好,但研究表明,在高质量数据集上经过精心训练的 SLM 可以达到与 LLM 相当甚至更好的性能。例如,微软研究院和卡内基梅隆大学的研究表明,通过微调具有 1.30 亿参数的 SLM,在数学问题上的准确率达到了 81%,优于一些先进的 LLM。此外,慕尼黑 LMU 的研究也展示了 SLM 可以通过模式挖掘训练实现类似 GPT-3 的表现。

任务适应性:SLM 在处理特定任务时可能不如 LLM 灵活,但在一些特定领域或任务中,经过优化的 SLM 可以提供足够的性能。例如,phi-1 模型在 HumanEval 任务上的表现达到了 50%以上,是 sub-10B 参数模型中的佼佼者。

解释性和易用性:SLM 的神经元更容易解释,这使得它们在需要透明度和可解释性的应用场景中更具优势。

提示工程的影响:适当的提示工程可以在某些情况下避免对新数据进行微调的需求,并且对于 LLM 来说,更精确的提示能得到更准确的响应。

优势

小语言模型在特定任务(如语音识别、机器翻译)中的优势主要体现在以下几个方面:

  • 高效性和可定制性
  • 资源消耗低
  • 实时性能
  • 隐私和安全
  • 多语言支持
  • 成本效益

在这里插入图片描述

发展趋势与潜在应用

随着技术的发展,小型语言模型(SLM)在未来的发展趋势和潜在应用领域表现出显著的增长潜力。首先,从发展趋势来看,小型语言模型可能成为 AI 发展的新方向。相较于传统的大型模型,小型语言模型因其高效性和实用性而受到越来越多的关注。例如,苹果公司正在积极研究这一领域,并探索多种技术路径来开发高效的小型语言模型。

在应用领域方面,小型语言模型具有广泛的应用前景。金融行业是其中的一个重要领域,小语言模型正在成为优化运营和有效管理风险的重要工具。此外,在娱乐行业中,小语言模型也在经历一场变革,推动该行业的创新和发展。

医疗保健领域也是小语言模型的重要应用方向之一。由于这些模型通常设计为占用更少的计算资源和内存,因此非常适合用于边缘设备或需要实时性能的应用场景。这使得它们在指导患者、获取专家建议等方面具有重要作用。

此外,小型语言模型还被应用于智能客服系统、智能问答、机器翻译和文本摘要等多个领域。例如,在智能问答系统中,通过针对不同领域的问题训练专用的小语言模型,并结合大语言模型,可以提高系统的准确性和响应速度。

小模型实例

以下是 ollama 框架支持的一些小模型:SmolLM2、phi3.5、nemotron-mini等等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/59185.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

17.快递物流仓库管理系统(基于springboot和vue)

目录 1.系统的受众说明 2.系统详细设计 2.1 需求分析 2.2 系统功能设计 2.3 开发环境分析 ​​​​​​​2.4 E-R图设计 2.5 数据库设计 3. 系统实现 3.1 环境搭建 ​​​​​​​3.2 员工信息管理模块 3.3 销售订单信息管理模块 ​​​​​​​3.4 图表分析模块…

Shortcut Learning in In-Context Learning: A Survey

为我们的综述打一打广告,目前是初级版本,欢迎各位批评指正!后续的论文列表、测评基准会在Github更新[/(ㄒoㄒ)/~~最近比较忙容许我拖一拖] 这里是arxiv链接:Linking!!! Abstract:捷径学习是指模型在实际任务中使用简单…

13.useTimeout

在 React 应用中,延迟执行某些操作是一个常见需求。传统的 setTimeout 在函数组件中使用可能会导致一些问题,如闭包陷阱或难以正确清理。useTimeout 钩子提供了一种声明式的方法来实现延迟执行,使得定时器的管理更加简单和可靠。这个自定义钩…

Golang gRPC

为什么要使用 gRPC? 我们的示例是一个简单的路线映射应用程序,它允许客户端获取有关路线上的特征的信息,创建路线摘要,并与服务器和其他客户端交换路线信息,例如交通更新。 使用 gRPC,我们可以在 .proto …

第三十四章 Vue路由进阶之声明式导航(导航高亮)

目录 一、导航高亮 1.1. 基于语法 1.2. 主要代码 二、声明式导航的两个类名 2.1. 声明式导航类名匹配方式 2.2. 声明式导航类名样式自定义 ​2.3. 核心代码 一、导航高亮 1.1. 基于语法 在Vue中通过VueRouter插件,我们可以非常简单的实现实现导航高亮效果…

群控系统服务端开发模式-应用开发-系统配置开发

其实在前面的章节中就已经提到过系统配置开发这块,包括建表及数据层开发都已完毕《群控系统服务端开发模式-应用开发-业务架构逻辑开发BaseAPI继续开发一》,今天在这里只要把系统配置控制层及验证层开发完毕就可以咯。 一、路由配置 因它是固定数据&…

第七部分:1. STM32之ADC实验--单通道实验

主要利用一个模拟量的电位器来实时改变电压值,通过STM32自带的ADC通道来采集这个数据,并打印出来! 一句话,学完STM32,我就往南走,我的工资只有5000.~~~~Whappy

Ubuntu20.04两种安装及配置中文界面、输入法、换源、共享文件夹实现,及注意事项

虚拟机安装法 1、新建虚拟机,自定义下一步 任意指定路径 提高处理器数量能加快系统响应 完成以后不要运行,添加镜像文件 导入镜像文件,点击浏览 选择后打开->确认->运行虚拟机 出现这种情况就需要检查虚拟机的配置,操作系统…

记录解决vscode 登录leetcode中遇到的问题

1. 安装完 leetcode 点击sign in to leetcode 点击打开网站登录leetcode,发现网页无法打开。 解决办法:将leetcode.cn.js文件中的leetcode-cn.com路径都改成leetcode.cn 2. 继续点击 sign in to leetcode ,选择使用账号登录,始…

docker镜像仓库实战

docker镜像仓库实战 搭建一个nginx服务基础知识(Web服务器)查找nginx镜像拉取镜像启动nginx镜像 搭建一个nginx服务 基础知识(Web服务器) Web 服务器,一般是指“网站服务器”,是指驻留于互联网上某种类型计算机的程序。Web 服务器可以向 Web 浏览器等客…

zabbix安装配置与使用

zabbix Zabbix的工作原理如下: 监控部分: Zabbix Agent安装在各个需要监控的主机上,它以主配置的时间间隔(默认60s)收集主机各项指标数据,如CPU占用率、内存使用情况等。 通讯部分: Agent会把收集的数据通过安全通道(默认10051端口)发送到Zabbix Server。Server会存储这些数…

2024江苏省网络建设与运维省赛Linux(十) mariadb 服务

(十) mariadb 服务 【任务描述】 请安装 mariadb 服务,建立数据表。 (1)配置 linux3 为 mariadb 服务器,创建数据库用户 xiao,在任意机器上对所有数据 库有完全权限。创建数据库 userdb;在库中创建表 userinfo,表结构如下: 数据库信息表 (2)在表中插入 2 条记…

CSS的三个重点

目录 1.盒模型 (Box Model)2.位置 (position)3.布局 (Layout)4.低代码中的这些概念 在学习CSS时,有三个概念需要重点理解,分别是盒模型、定位、布局 1.盒模型 (Box Model) 定义: CSS 盒模型是指每个 HTML 元素在页面上被视为一个矩形盒子。…

STM32中ARR(自动重装寄存器)为什么要减1

在STM32定时器的配置中,ARR(自动重装载寄存器)需要减1的原因主要与定时器的计数方式和寄存器的设置方式有关。以下是对此问题的详细解释: 一、定时器的计数方式 STM32的定时器通常采用递增计数方式,即计数器&#xf…

关于LLC知识23(频率越大变压器体积越小?)

为什么频率越高,同样的磁芯就可以用的更小? 变压器他负责的功能是 1、隔离 2、能量传递 这里主要是与能量传递有关 我们首先要知道,次级的输出功率一定的情况下,那么在一定的时段内消耗的能量就是一定的,比如1000W…

UE5.4 PCG Layered Biomes插件

B站学习链接 官方文档 一、PCGSpawn Preset:负责管理PCG要用到的植被资产有哪些 二、BiomesSettings:设置要使用的植被资产Layer、Spawn参数 1.高度Layer参数: 2.地形Layer:我这里用地形样条线绘制了一块地形Layer 绘制点和…

数字后端零基础入门系列 | Innovus零基础LAB学习Day8

###LAB15 Detail Routing for Signal Integrity, Timing, Power and Design for Yield 这个章节虽然标题有点长,但不要被它吓到,其实这个章节就是Innovus工具的绕线Routing。只不过这个阶段做Route不是仅仅是把所有的逻辑连接,用实际的金属层…

量化交易 股市技术指标

股市数据分类 股票数据根据信息来源和分析方法的不同,可以分为技术面数据和基本面数据。 技术面数据和基本面数据都是股票分析中重要的工具,它们提供了不同的视角和方法来评估股票的投资价值。投资者可以综合运用这两类数据,从技术面和基本…

记录一个狗血的docker问题

如果你的docker pull或者docker search操作老报超时问题,按网上说的改daemon.json或改什么resove.conf,hosts,改了之后还是不行,不妨直接实施用阿里云的指定仓库拉取,拉取前需要先docker log in 阿里云的账户&#xff…

【从零开始的LeetCode-算法】3222. 求出硬币游戏的赢家

给你两个 正 整数 x 和 y ,分别表示价值为 75 和 10 的硬币的数目。 Alice 和 Bob 正在玩一个游戏。每一轮中,Alice 先进行操作,Bob 后操作。每次操作中,玩家需要拿出价值 总和 为 115 的硬币。如果一名玩家无法执行此操作&#…