DALL-E 3 (一个图像生成AI)，这是一个先进的图像生成工具。

近年来，人工智能取得了显著的进步，大型语言模型如GPT-4引起了人们的广泛关注。然而，一个新的趋势正在兴起：小型语言模型(SLMs)。这些模型虽然它们更小巧、更高效，但具备强大的功能，并且正在各行各业中日益受到青睐。下面来看看21个正在塑造人工智能未来的小型语言模型(SLMs)。

1. DistilBERT（精简版BERT模型）

DistilBERT是BERT的一个更小、更快且更便宜的版本。它保留了BERT 97%的语言理解能力，同时比BERT快40%，参数少40%。

重要功能:

• 只有 6 层，而 BERT 有 12 层
• 6600 万参数
• 在自然语言理解任务中表现出色

2. 阿尔伯特

轻量级的BERT模型（ALBERT）通过因子化嵌入参数和跨层参数共享来降低内存使用并加速训练过程。

主要特点:

• 显著减少参数
• 在各种基准测试中保持高性能
• 训练和推理效率都很高

3. 迷你BERT

专为资源受限的环境设计，TinyBERT利用知识蒸馏技术提供了更小的BERT版本。

主要特点:,

• 4或6个变压器层数
• 在多种NLP任务中保持高精度
• 更快的推理速度

4. 移动BERT (MobileBERT)，一种轻量级的BERT模型，适用于移动设备。

专门为移动设备优化，MobileBERT在效率和性能之间取得了平衡。

主要特点:

• 2500万个参数
• 专为设备上的AI应用设计
• 在标准基准测试中表现突出

5. MiniLM

MiniLM 提供了一个极其紧凑的模型，在许多 NLP 任务上性能表现出色。

主要特点:

• 6个 transformer 层。
• 2200万参数。
• 高效蒸馏方法。

6. ELECTRA-小.

ELECTRA-Small 使用生成器-判别器架构进行预训练，这使其既高效又强大。

主要特点:

• 在多个基准测试中超越BERT
• 参数量达14百万
• 训练速度更快

7. BERT-PKD

PKD-BERT 将知识蒸馏应用于从较大的 BERT 模型到较小的模型传递知识。

关键特点:

• 渐进式蒸馏技术
• 在使用较少参数的同时保持高性能
• 适合在低资源环境中部署

8. SqueezeBERT（一种压缩的BERT模型）

专为移动设备和边缘计算设备优化，SqueezeBERT在保证效率的同时，也提供了出色的性能。

关键特点:

• · 轻量级模型架构
• · 在NLP任务中表现出色的准确性
• · 设计用于快速推断

9. 小GPT.

TinyGPT是GPT的一个较小版本，具有强大的对话AI性能。

主要特点:

• 参数精简
• 对话系统中的有效工具
• 保持对话的连贯性和理解上下文

10 亚达内特

AdaNet 利用自适应蒸馏技术动态地调整模型的复杂度。

主要特点:

• 自适应调整模型复杂度
• 高效且性能卓越
• 适合各种NLP应用场景

11. 漏斗Transformer

漏斗型Transformer将长序列压缩成较短的表示形式，使其在需要长上下文的任务中更高效。

关键特点:

• 缩短序列长度
• 在处理长上下文任务时保持性能
• 适用于文档级别的理解

12. Q8BERT

基于8位量化的BERT模型（Q8BERT）主要通过量化技术来减小模型大小。

关键特点:

• 8位精度（8-bit precision）
• 显著减小模型规模
• 在各种NLP任务中保持性能表现

13 轻量级Transformer

Lite Transformer模型在保持高准确性的同时，减少了计算负担。

关键特性:

• 轻量级架构
• 适合实时应用场景
• 适合移动设备和边缘计算部署

14. 快速BERT

FastBERT引入了动态推断来平衡准确性和速度。

关键特性 :

• 可调节的推理速率
• 保持竞争力的准确性
• 适用于时间敏感应用的高效性

15. TernaryBERT

TernaryBERT 使用三元量化来最小化模型的存储需求。

主要特点:

• 三值精度（三个值）
• 显著的尺寸减小
• 适合资源极其有限的环境

16 轻量BERT

LightBERT旨在平衡模型的大小和性能。

关键特性:

• 紧凑型架构
• 在标准基准测试中表现精准
• 部署简便

17. NanoBERT：基于BERT的纳米模型

NanoBERT 提供了一个纳米规模的 BERT，非常适合于轻量级机器学习应用。

主要特点:

• 超紧凑尺寸
• 在低功耗设备上进行高效推理
• 适用于物联网(IoT)应用

18, 精炼的GPT-2

GPT-2的一个简化版本，提供了一个更小却功能强大的对话模型。

关键功能:

• 参数比GPT-2少，更简洁
• 保持对话的连贯性
• 适用于对话系统的效率更高

19. BERT剪枝

PruneBERT采用剪枝技术来减小模型体积，同时保持性能不变。

关键特性:

• 精简（简化）架构
• 保持高准确度
• 在资源有限的情况下依然高效

20. BERT-SmallBERT小模型

BERT-Small 提供了一个更小的版本的原版 BERT，以便更高效地部署。

主要特点包括:

• 简洁高效
• 在自然语言理解任务中表现出色
• 适用于实时应用

21. 改革人士。

Reformer 使用局部敏感哈希算法和可逆层结构以高效处理长序列。

主要特点:

• 高效的内存使用
• 支持长序列
• 保持高效性能

结论

小型语言模型通过提供高效、可扩展和高性能的解决方案，正在改变人工智能的格局，适用于各种应用场景。它们紧凑的结构和较低的资源需求使它们成为在计算能力和内存有限的环境中部署的理想选择。随着技术的不断进步和发展，这些模型将在使高级人工智能变得大众化方面发挥越来越关键的作用。

21 有关小语言模型的有趣事实

DALL-E 3

小型语言模型（SLMs）在人工智能领域迅速流行起来，它们有许多优势，包括降低计算需求和加快处理速度，非常适合各种应用场景。这里有21个关于这些小巧却强大的模型的有趣事实，让我们一起来看看。

1. 效率比规模更重要

小型语言模型更注重效率而非单纯追求参数数量，这样它们就能用更少的计算资源完成复杂的任务。

2. 知识提炼

许多SLM模型是通过知识蒸馏创建的，在这一过程中，一个小模型学习一个大模型的行为，保留了原模型的大部分性能优势。

3. 缩短训练时间，让训练更快完成

因为它们体积较小，SLM通常需要更少的训练所需时间，因此更便于研究和部署。

4. 更低的资源需求

SLM可以在计算资源有限的设备上运行，如智能手机和边缘计算设备，这扩展了AI应用的范围，让AI的应用范围更加广泛。

5. 环境影响

与能耗更低的这些模型相比，这些小型模型有助于减少碳足迹，推动更可持续的AI发展。

6. 实时应用程序

更短的推理时间使SLM适合实时应用，例如语音助手和实时翻译服务。

7 模型压缩技术

通常会使用剪枝、量化和参数共享等技术来减小语言模型的规模，同时尽量不影响其性能。

8. 迁移学习

SLM可以通过利用迁移学习在特定领域任务上进行微调，从而在数据集相对较小的特定应用中表现良好。

9. 灵活性

SLM可以为特定行业如医疗、金融和客户服务等进行定制，SLM非常灵活，并且可以在必要时在文中首次出现时加注释，解释其含义。

10. 保护隐私

因为SLM能够在本地设备上运行，所以它们可以通过本地处理数据而不是依赖云端解决方案，来有助于保护用户隐私。

11. 经济可及性。

较低的SLM部署成本使得先进的AI技术更易于被预算有限的小企业和组织使用。

12. 开源社区的参与

许多SLM项目是开源的，这促进了AI社区中人们的合作与创新。

13. 多样应用

从聊天机器人和虚拟助手到文本摘要和情感分析，各种SLM正被广泛应用于各种场合。

14. 持续提升

它们的性能随着新方法和架构的开发而持续提升，缩小了它们与更大模型之间的距离。

15. 边缘AI技术

SLM处于边缘AI的最前沿，使如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等设备能够执行智能任务。

16. BERT的变体:

这些许多较小的语言模型是BERT（Transformer的双向编码表示）的变体，针对速度和效率进行了优化。

17. 多语言支持

SLM系统可以被训练来理解和生成多种语言的文本，这使得它们在全球应用中非常有用。

第18个话题：医疗保健潜力

在医疗领域，SLM 正在被用于探索诸如临床文本分析、患者记录摘要以及医学研究等任务。

19. 改善客户服务.

SLM被用来支持客服中的聊天机器人和虚拟助手，快速且准确地回答客户问题。

20. 第20节：学习工具

教育平台利用SLM系统，提供个性化的学习体验、辅导工具以及自动评分的功能。

21. 持续的研究领域

关于SLM的当前研究致力于进一步减小其体积并增强其能力，同时旨在进一步让AI普及化，从而使AI更加普及。