大型語言模型（LLM），如GPT、Claude等的出現，證明了它們是人工智能領域的一項變革性步伐，徹底革新了機器學習模型的強大性質，并在改變AI生態系統中發揮了重要作用，促使生態系統中的每個成員都必須適應這種新的強大架構，做出動態變化。

然而，部署這些模型，尤其是當它們的參數達到數十億時，是非常復雜且具有挑戰性的任務。通常，大型語言模型需要大量的計算和能源，以及顯著的內存容量。

這些要求可能會使大型語言模型的應用在小規模用例中變得不切實際，對于只擁有有限處理能力的個人或公司，或在能源昂貴或稀缺的環境中，這些模型往往無法有效使用。

為了應對這些限制，現在出現了小型語言模型。

引言

小型語言模型（SLM）旨在設計得更為緊湊和高效，以解決在資源受限環境中需要可行的AI解決方案的需求。

小型語言模型（SLM）代表了大型語言模型（LLM）生態系統空間的一個有趣子領域。為什么呢？這是因為與它們的大型對應物（如GPT-4和Lllama 2）不同，后者擁有數十億甚至數萬億的參數，這些小型模型的參數規模較小，通常只有數千到數百萬。

這種相對較小的規模使這些模型更高效，它們要求的計算量更低，使得小型語言模型更易于獲取和可行，這對于那些可能沒有資源處理LLM所需的大量計算負載的組織或研究者來說，將是一種福音。

這些模型如何與LLM進行性能比較或勝過LLM？

在這個領域的人們可能會好奇，考慮到公司、研究者和組織之間存在AI競賽，或者是持續增加LLM模型的參數量和上下文窗口的競爭，這些模型如何能夠像LLM模型那樣表現良好。通常情況下，這兩者越高，模型的表現就越好，導致更準確的回答。然而，SLM也有幾個理由可以勝任這項工作。

SLM通常通過不同的技術（如遷移學習）進行訓練，使這些較小的模型能夠利用現有知識，從而使它們更具可塑性和效率，適用于一些特定任務。這是通過從一個非常大的LLM模型中進行知識轉移，使其能夠以最佳方式執行特定任務，這減少了與LLM相比訓練這些模型所需的計算和存儲資源。

LLM往往更通用，通常不針對特定用例。經常可以注意到，LLM在非常特定的用例中并不那么有效，因為它們受到大量數據的訓練，常常導致在領域特定問題上產生膚淺甚至是幻覺般的回答。而在只用領域知識訓練的SLM在這里就能發揮作用，超越大型語言模型。例如，一個專門針對醫療領域的小型語言模型，在理解醫學術語和作出準確診斷方面，可能會超越一個通用的LLM，因為它是在考慮到用例的情況下專門訓練的，同時去除了所有不必要的數據。

小型語言模型的動機

效率：SLM在計算上比大型模型（如GPT-3）更高效。它們在推理速度上更快，需要的內存和存儲空間更少，可以用更小的數據集進行訓練。這些效率優勢導致了成本節省。

可定制性：SLM高度可定制。它們可以通過預訓練、微調、基于提示的學習和架構修改，適應更窄的領域和專業應用。對于大型模型來說，這些定制過程越來越費力。

你們許多人可能想知道，在何種情況下應該部署和使用特定領域的語言模型（SLM），而不是對已經強大的大型語言模型（LLM）進行微調，以適應你的特定用例。這將取決于幾個因素，包括你的用例性質、數據的可用性、資源限制，以及對模型的定制化程度和控制水平的需求。
在決定使用特定領域的語言模型（SLM）還是對大型語言模型（LLM）進行微調時，有幾種情況需要考慮：

選擇SLM的情況：

• 1.1 針對特定用例：如果你的應用場景非常具體，通用模型難以滿足需求，那么SLM可能更合適。這些模型專為特定的任務和數據集設計，使它們在專業領域中更高效、性價比更高。

• 1.2 快速實現價值：SLM通常體積較小、運行速度更快，這意味著在軟件開發生命周期中可以更迅速地完成模型的訓練和部署。

• 1.3 所有權與安全性：SLM完全由你控制，因為它們使用的是專有數據，與你的應用場景密切相關，這有助于保證數據安全。這一點對于那些重視安全、遵循嚴格合規要求的組織尤為重要。
  選擇微調LLM的情況：

• 2.1 通用應用：如果你需要一個能處理廣泛任務并且性能出色的模型，那么微調LLM可能是更佳選擇。LLM訓練了大量數據，能夠完成多種任務，適用于各種通用場景。

• 2.2 微調的優勢：通過微調，你可以將預訓練的模型根據自己的特定需求進行調整，僅需在特定領域數據上進行訓練。這樣可以在不需要從零開始開發模型的情況下，得到一個在特定任務上表現卓越的模型。

• 2.3 易用性：對于資源充足的用戶來說，微調LLM是一種簡單有效的方式，它允許你利用現有模型，而無需大量數據科學知識或龐大的基礎設施支持。
  總而言之，選擇SLM還是微調LLM，取決于你的具體需求、資源狀況和安全要求。每種方法都有其獨特的優勢，適合不同的應用場景。

3. 決策因素:

3.1 數據可用性：你擁有的數據的可用性和質量將影響你的選擇。如果你擁有大量高質量的數據集，微調大型語言模型（LLM）可能是可行的。然而，如果你的數據量小或非常專業化，特定領域的語言模型（SLM）可能是更好的選擇。3.2 資源限制：考慮訓練和部署模型所需的計算資源和時間。SLM通常需要更少的計算能力和時間，使其對于小型團隊或組織更加可行。3.3 控制和定制：如果對模型及其數據擁有完全控制對你的用例至關重要，SLM提供了在你的基礎設施內完全擁有和部署的優勢。

總結來說，如果你的用例非常專業化，需要快速部署，或者你有嚴格的數據隱私和安全需求，特定領域的語言模型（SLM）可能是最佳選擇。另一方面，如果你正在尋找一個通用型模型，具有執行廣泛任務的能力，或者如果你有資源和時間去微調一個大型語言模型（LLM），那么微調LLM可能是更好的選擇。

LLMs和SLMs之間的區別主要體現在以下幾個方面：

1.效率：SLM的運行速度更快、成本更低，消耗的能源和碳足跡更少，同時能提供合理準確的結果。

2.規模：這些模型的參數量遠小于LLM，通常僅為LLM的十分之一，使得它們在計算上比LLM訓練起來更有效率。

3.數據：與訓練有素的大型語言模型不同，這些模型通常針對特定用例，使用少量數據集進行訓練。SLM還能減少偏差和噪音，從而提高準確性。

4.性能：雖然LLM由于其上下文窗口和參數能更好地進行推理，但對于特定需求，SLM表現出色。

5.定制性：SLM的可定制性更強。通過在特定或所需數量的數據上進行訓練，這些模型能夠在數據上提供量身定制和具體的輸出，減少幻覺，提高準確性，并且在這種情況下，改變源數據以提高它們的準確性也非常容易，與LLM相比更加容易實現。

6.安全性：SLM的代碼庫和參數比LLM小，使得它們的復雜性降低，減少了惡意行為者的潛在攻擊。考慮到SLM主要用于訓練企業用例，這些用例經常涉及機密數據，這一點尤為重要。

7.高透明度：LLM仍被認為是黑箱，因為很難看出它們是如何準確理解你的請求并給出回應的。而在SLM的情況下，模型更加透明，更適合特定需求，使得對模型的推理和決策過程進行更好的理解和審計成為可能，這可以使緩解安全風險的過程更加容易。

8.高隱私性：由于其較小的規模，這些模型在防止訓練數據泄露到外部世界方面具有優勢，并且通常能夠讓你對它們所訓練的數據擁有足夠的控制。這種方法還有助于保護訓練數據，防止安全漏洞或公司數據隱私泄露。

選擇SLM和LLM

選擇SLM和LLM取決于幾個因素：

任務需求： 任務的復雜性和具體需求。對于生成簡短文本片段，SLM可能足夠，而對于需要更深入理解和上下文的更復雜任務，LLM可能更適合。
可用資源 ：計算能力、內存和預算限制。如果資源有限，由于其效率高且成本低，SLM更受青睞。
領域特定性 ：如果任務高度領域特定，針對該領域微調小型語言模型可能比大型通用模型產生更好的結果。

應用SLMs

增強組織內的問答：由于SLMs可以針對公司特定數據進行訓練，它們常用于創建教程或回答關于公司復雜產品或流程的問題，這對新員工和現有員工都很有幫助，使他們更加高效和生產力。可以將它們視為幫助員工了解公司復雜流程和產品的個人聊天機器人。

客戶服務自動化：這些模型在自動化客戶服務請求方面表現出色，前提是它們接受了公司數據的訓練，這使它們能夠非常迅速地解決客戶查詢。這樣人工客服代表就可以回答模型沒有上下文或客戶有比簡單問題更大請求的非常具體的問題。

定制營銷活動：SLMs可用于公司的定制營銷活動，如公司特定的電子郵件活動和產品推薦，幫助企業簡化銷售和營銷外展策略。

微軟Phi-2模型案例研究及其基準測試
現在，我們將分析微軟訓練有2.7億參數的小型語言模型如何匹配甚至超越大型語言模型（LLMs）的能力。

該模型在各種基準測試中表現出色，甚至超越了更大模型的能力。這個模型是微軟研究院開發的一系列小型語言模型（SLMs）的一部分，繼Phi-1和Phi-1.5之后，這兩款模型在Python編碼和常識推理等特定任務上展示了最先進的性能。

主要特征和能力：

1.1 基于變壓器的模型：Phi-2基于變壓器架構，使用下一個詞預測目標進行訓練。這種架構在自然語言處理任務中被認為是非常有效的。

1.2 訓練數據：它訓練了1.4萬億個來自合成和網絡數據集的標記，重點是NLP和編碼。這個數據集包括“教科書級別”的數據、合成教科書和用GPT-3.5生成的練習，旨在增強模型在各種領域的魯棒性和能力。

1.3 性能：盡管體積較小，但Phi-2在復雜基準測試中匹配或超越了高達25倍大小的模型。它在多步推理任務（如編碼和數學）上的性能超過了7B和13B參數的Mistral和Llama-2模型，尤其是與25倍大的Llama-2-70B模型相比。

1.4 評估和基準測試：Phi-2的性能在包括常識推理、語言理解、數學和編碼在內的幾個學術基準測試中進行了評估。它的性能超越了其他模型，如Mistral和Llama-2，甚至在體積更小的情況下與Google的Gemini Nano 2匹敵或超越。

相對于大型語言模型（LLMs）的優勢：
2.1 成本效益：訓練Phi-2比訓練像GPT-4這樣的大型模型更簡單、成本更低，后者據報道需要使用數萬個A100 Tensor Core GPU訓練大約90-100天。

2.2 多功能性：除了語言處理，Phi-2還可以解決復雜的數學方程和物理問題，識別學生計算中的錯誤，甚至可以以問答格式、聊天格式和代碼格式進行提示，顯示其在各種應用中的多功能性。

2.3 安全性和偏見：盡管沒有經過人類反饋的強化學習（RLHF）或微調，Phi-2在毒性和偏見方面表現出改善，與經過調整的現有開源模型相比。這歸功于微軟量身定制的數據整理技術。

局限性

目前，該模型至少會生成冗長的回應，可能還會產生與問題無關的回應，經常給出的答案中含有與用戶請求無關的文本。該模型目前只能用英語訓練，當被問及其他語言的問題時，其理解能力有限，無法有效理解。

結論

總之，與LLMs相比，SLMs由于其效率和針對特定數據的工作能力，使它們非常適合個人或公司的特定用例，已成為公司應用于任何形式的支持系統的流行工具。由于這些模型能夠像內部知識庫一樣運作，也幫助員工更快地獲取公司內部流程的信息。LLMs由于更通用，往往無法應對許多非常具體的用例，這就是SLMs可以100%發揮作用并以較低的內存要求超越它們的地方。

最后，SLMs和LLMs服務于不同的目的，具有不同的優勢和局限性。選擇它們應基于任務的具體要求、可用資源以及期望的性能水平和泛化能力。