小语言模型：示例指南

[ujjal22]

小语言模型 (SLM) 解决了让人工智能对于资源有限的人来说更容易访问和更有效的问题，因为它们比大语言模型 (LLM) 更小、更快、更容易定制。大语言模型（LLM）。

SLM 的参数较少（通常少于 100 亿个），这大大降低了计算成本和功耗。他们专注于特定任务并接受较小数据集的培训。这保持了性能和资源效率之间的平衡。

OpenAI 基础知识
开始使用 OpenAI API 等等！

什么是小语言模型？
小语言模型是我们经常听说的大型语言模型的紧凑且非常高效 香港电话数据 的版本。像 GPT-4o 这样的 LLM 拥有数千亿个参数，但 SML 使用的参数要少得多，通常在数百万到数十亿之间。

SLM 的主要特点是

效率：SLM 不需要 LLM 所需的巨大计算能力。这使得它们非常适合在资源受限的设备上使用，例如智能手机、平板电脑或物联网设备；在此博客中了解有关Edge AI的更多信息。
可访问性：预算有限的人无需高端基础设施即可实施 SLM。它们也非常适合数据隐私和安全性非常重要的本地部署，因为它们并不总是依赖于基于云的基础设施。
定制：SLM 易于调整。它们较小的尺寸意味着它们可以快速适应利基任务和专业领域。这使得它们非常适合特定应用，例如客户服务、医疗保健或教育（我们稍后将更详细地讨论这一点！）。
更快的推理：SLM 具有更快的响应时间，因为它们需要处理的参数更少。这使得它们非常适合实时应用程序，例如聊天机器人、虚拟助理或任何需要快速决策的系统。您不必等待响应，这对于必须低延迟的环境来说非常有用。
小型语言模型的示例
从2019年到2024年，SLM的发展非常迅速，并且创建了许多新模型来满足更高效的AI的需求。它从 2019 年的 GPT-2 开始，多年来，模型变得更加专注和更快。到 2022 年，像 Bloom 和 Galoida 这样的模型可以处理多种语言和科学数据，到 2023 年，像 Pythia 和 Cerebras-GPT 这样的模型是为编码和逻辑思维等任务而设计的。

2024 年，发布了更多 SLM，例如 LaMini-GPT、MobileLLaMA 和 TinyLlama，它们可以在移动设备和其他低功耗系统上良好运行。 Meta、谷歌和微软等公司引领了这些模型的开发，其中一些模型向公众开放，另一些则私有。

S