人工智能
小语言模型的影响力不断增强
小语言模型的出现
在快速发展的人工智能世界中，语言模型的大小通常与其功能同义。像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 已经主导了人工智能领域，展示了自然语言理解和生成方面的卓越能力。然而，一个微妙但重大的转变正在发生。较小的语言模型曾经被较大的语言模型所掩盖，但现在正在成为各种人工智能应用程序中的有效工具。这一变化标志着人工智能发展的关键点，挑战了长期以来“越大越好”的观念。
大型语言模型的演变和局限性
能够理解和生成类人语言的人工智能系统的开发主要集中在法学硕士上。这些模型在翻译、摘要和问答等领域表现出色，通常优于早期的较小模型。然而，法学硕士的成功是有代价的。它们的高能耗、大量内存需求和相当大的计算成本引起了人们的担忧。相对于这些模型规模的不断增长，GPU 创新步伐的滞后使得这些挑战变得更加复杂，这暗示着扩展可能存在上限。
研究人员越来越多地将注意力转向更小的语言模型，这些模型在某些情况下提供更高效、更通用的替代方案。例如，Turc 等人的一项研究。 （2019）证明，从法学硕士中提取的知识到更小的模型中可以产生相似的性能，同时显着降低计算需求。此外，迁移学习等技术的应用使这些模型能够有效地适应特定任务，在情感分析和翻译等领域取得可比甚至更好的结果。
最近的进展凸显了较小模型的潜力。 DeepMind 的龙猫， Meta 的 LLaMa 模型、斯坦福大学的 Alpaca 和 Stability AI 的 StableLM 系列都是著名的例子。这些模型尽管尺寸较小，但在某些任务中的性能可与 GPT-3.5 等较大模型相媲美甚至超越。例如，Alpaca 模型在对 GPT-3.5 查询响应进行微调时，可以以大幅降低的成本来匹配其性能。这些进展表明，较小模型的效率和有效性正在人工智能领域取得进展。
技术进步及其影响
小语言模型开发中的新兴技术
最近的研究强调了几种增强小型语言模型性能的创新技术。 Google 的 UL2R 和 Flan 方法就是最好的例子。 UL2R（即“超轻量级 2 修复”）在持续预训练中引入了混合降噪目标，从而提高了模型在各种任务中的性能。另一方面，Flan 涉及对以指令形式表达的各种任务的模型进行微调，从而提高性能和可用性。
此外，姚福等人的论文。已经表明，经过适当的训练和微调，较小的模型可以在数学推理等特定任务中表现出色。这些发现强调了较小模型在专业应用中的潜力，挑战了较大模型的泛化能力。
有效数据利用的重要性
高效的数据利用已成为小语言模型领域的一个关键主题。论文“小语言模型也是小样本学习者” 作者：蒂莫·希克 (Timo Schick) 等人提出了与不平衡数据集相结合的专门屏蔽技术，以提高较小模型的性能。这些策略凸显了人们越来越重视创新方法来最大限度地发挥小语言模型的能力。
较小语言模型的优点
较小语言模型的吸引力在于它们的效率和多功能性。它们提供更快的训练和推理时间，减少碳足迹和水足迹，并且更适合部署在手机等资源有限的设备上。在优先考虑各种设备上的人工智能可访问性和性能的行业中，这种适应性变得越来越重要。
行业创新与发展
最近的发展证明了该行业正在向更小、更高效的模式转变。 米斯特拉尔的混合 8x7B、稀疏混合专家模型以及微软的Phi-2都是该领域的突破。 Mixtral 8x7B 尽管尺寸较小，但在某些基准测试中与 GPT-3.5 的质量相匹配。 Phi-2 更进了一步，在手机上运行时只有 2.7 亿个参数。这些模型凸显了该行业越来越注重以更少的成本实现更多的目标。
微软的 逆戟鲸 2 进一步说明了这一趋势。 Orca 2 在原始 Orca 模型的基础上，增强了小语言模型的推理能力，突破了人工智能研究的界限。
总之，小语言模型的兴起代表了人工智能领域的范式转变。随着这些模型不断发展并展示其能力，它们不仅挑战更大模型的主导地位，而且重塑我们对人工智能领域可能性的理解。
采用小语言模型的动机
人们对小语言模型 (SLM) 的兴趣日益浓厚，这是由几个关键因素驱动的，主要是效率、成本和可定制性。这些方面使 SLM 成为各种应用中大型同类产品的有吸引力的替代品。
效率：关键驱动因素
由于参数较少，SLM 与大规模模型相比具有显着的计算效率。这些效率包括更快的推理速度、减少的内存和存储要求以及更少的训练数据需求。因此，这些模型不仅速度更快，而且资源效率更高，这对于速度和资源利用率至关重要的应用程序尤其有利。
成本效益
训练和部署 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 所需的大量计算资源会转化为巨大的成本。相比之下，SLM 可以在更广泛可用的硬件上进行训练和运行，从而使它们对于更广泛的企业来说更易于使用且经济上可行。它们减少的资源需求也为边缘计算开辟了可能性，其中模型需要在低功耗设备上高效运行。
可定制性：战略优势
与法学硕士相比，SLM 最显着的优势之一是其可定制性。与提供广泛但通用功能的法学硕士不同，SLM 可以针对特定领域和应用进行定制。更快的迭代周期和针对专门任务微调模型的能力促进了这种适应性。这种灵活性使得 SLM 对于利基应用特别有用，在这些应用中，特定的、有针对性的性能比一般功能更有价值。
在不影响功能的情况下缩小语言模型的规模
在不牺牲功能的情况下最小化语言模型大小的追求是当前人工智能研究的中心主题。问题是，语言模型在保持有效性的同时可以有多小？
建立模型规模的下限
最近的研究表明，只需 1-10 万个参数的模型就可以获得基本的语言能力。例如，一个只有 8 万个参数的模型在 59 年的 GLUE 基准测试中达到了 2023% 左右的准确率。这些发现表明，即使相对较小的模型在某些语言处理任务中也能有效。
在达到一定规模（大约 200-300 亿个参数）后，性能似乎趋于稳定，这表明规模的进一步增加会产生收益递减。这个平台代表了可商业部署的 SLM 的最佳点，平衡了能力与效率。
训练高效的小语言模型
多种培训方法对于培养熟练的 SLM 至关重要。迁移学习允许模型在预训练期间获得广泛的能力，然后可以针对特定应用进行改进。自监督学习对于小型模型尤其有效，迫使它们从每个数据示例中进行深度概括，在训练过程中充分利用模型能力。
架构选择也起着至关重要的作用。例如，Efficient Transformers 可以使用更少的参数实现与基线模型相当的性能。这些技术共同支持创建适合各种应用程序的小型但功能强大的语言模型。
该领域最近的一项突破是引入了“一步一步蒸馏“ 机制。这种新方法提供了增强的性能并减少了数据需求。
逐步蒸馏方法不仅利用法学硕士作为噪声标签的来源，而且作为能够推理的代理。该方法利用法学硕士生成的自然语言原理来证明其预测的合理性，并将其用作训练小模型的额外监督。通过结合这些原理，小型模型可以更有效地学习相关任务知识，从而减少对大量训练数据的需求。
开发人员框架和特定领域模型
Hugging Face Hub、Anthropic Claude、Cohere for AI 和 Assembler 等框架使开发人员可以更轻松地创建定制的 SLM。这些平台提供了用于培训、部署和监控 SLM 的工具，使语言 AI 能够进入更广泛的行业。
特定领域的 SLM 在金融等行业尤其具有优势，因为在这些行业中，准确性、保密性和响应能力至关重要。这些模型可以根据特定任务进行定制，并且通常比大型模型更高效、更安全。
展望未来
SLM 的探索不仅仅是一项技术努力，也是迈向更可持续、更高效、更可定制的人工智能解决方案的战略举措。随着人工智能的不断发展，对更小、更专业的模型的关注可能会增加，这为人工智能技术的开发和应用提供了新的机遇和挑战。
