2024小語言模型（SLM）最新發展與應用：技術趨勢與主要廠商解析
圖靈學院
科楠
2025-01-08
SLM（Small Language Model，小語言模型）是指規模較小的語言模型，與像 GPT-4、LLaMA 這樣的大型語言模型（LLM，Large Language Model）相比，它的參數數量和計算資源需求更低。SLM通常專注於某些特定的用途或領域，而非通用型的應用。以下是有關SLM的主要特徵和應用說明：
特徵
1.參數量少：SLM 的參數量通常僅為數百萬到幾億，遠小於 LLM 動輒上百億甚至上萬億的參數。
2.高效運行：由於模型較小，SLM 的運行速度快，對硬體的需求也低，適合部署在邊緣設備或資源受限的環境中。
3.專注領域：SLM 通常被訓練在特定領域或任務上，例如醫療、法律、客服等，提供更專精的服務。
4.可控性更強：模型較小，易於調整和管理，對於數據隱私和安全性有更好的控制力。
5.成本低：訓練和部署成本較低，對於中小型企業或研究機構特別友好。
應用
1.領域專用模型：如醫療診斷、合規檢查或財務建議，SLM 能夠在特定領域提供高效解決方案。
2.邊緣計算：SLM 可以在物聯網設備、移動設備等資源有限的環境中運行，例如智慧家居助理或邊緣人工智慧應用。
3.即時應用：由於速度快，SLM 可以應用於即時語音轉文字（ASR）或機器翻譯（MT）中。
4.數據隱私應用：SLM 可在本地端處理數據，減少對雲端的依賴，保護用戶隱私。
5.教育與學術：適用於小型數據集的教學應用，幫助學生或研究者理解模型架構和應用。
SLM 與 LLM 的比較:
主要的SLM及其開發者
目前，許多科技公司和研究機構已經推出了小語言模型（SLM），以滿足特定應用需求。以下是一些主要的SLM及其開發者：
Llama 2 – 7B
由Meta開發，Llama 2系列包含7B、13B和70B參數的模型，其中7B模型屬於SLM，主要用於研究和特定應用。
Gemini Nano
Google推出的Gemini模型系列中的Nano版本，包括Nano-1（1.8B參數）和Nano-2（3.25B參數），可在Android手機上離線運行，已整合至Pixel 8系列和三星S24旗艦系列。
Phi-2
微軟於2023年12月發布的SLM，擁有2.7B參數，適用於邊緣設備和雲端，擅長文字生成、語言翻譯和資訊性問答等任務。
XGen
由Salesforce AI推出的7B參數SLM，適合處理長篇文本和摘要任務，應用於內容創作、軟體開發和語言學習等領域。
Qwen 1.5
阿里巴巴於2024年初推出的語言模型系列，提供0.5B、1.8B、4B、7B等不同規模的模型，適用於文字生成、翻譯、問答等多種應用。
這些SLM的推出，顯示了業界對於在資源受限的環境中實現高效人工智慧應用的重視。
結語
SLM 是對特定場景中計算效率和實用性的響應，在語言處理任務中提供了一種高效且經濟的解決方案。隨著邊緣計算的需求增加以及行業對專用模型的期待，SLM 將在未來的人工智慧生態中扮演越來越重要的角色。
Reference：
1. Meta Llama 2
- Meta AI 官方網站
- 相關新聞報導
2. Google Gemini Nano
- Google 官方部落格
- Pixel 8 系列介紹
3. 微軟 Phi-2
- Microsoft Research 部落格
- Phi-2 公告新聞稿
4. Salesforce XGen
- Salesforce AI 官方網站
- Hugging Face XGen 模型頁面
5. 阿里巴巴 Qwen 1.5
- 阿里雲技術部落格
- Qwen 系列模型介紹
6. 產業分析與背景
- 科技新聞與分析
- 人工智慧趨勢報告
