今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - SLM（小型语言模型） 。

在 AI 狂卷的浪潮中，LLM（大型语言模型）无疑成为了整个互联网乃至科技界的焦点所在。以 GPT-3、BERT 等为代表的 LLM 凭借其惊人的语言理解和生成能力，不仅在学术界掀起了巨大的热潮，更因其广泛的应用前景而备受产业界瞩目。

然而，就在 LLM 声威日隆之时，一股来自 SLM （小型语言模型）的新风正在悄然兴起，为人工智能界带来了别样的创新活力。这些 SLM 虽然体型纤小，却蕴含着高级人工智能功能的高效组合，因此在大大降低计算需求的同时，仍能展现出媲美大型模型的强大实力。

以 LLaMA 3、Phi 3、Mistral 7B 和 Gemma 等为代表的 SLM，正展现出前所未有的灵活性和适应性。这些模型不仅在提供准确翔实的问答响应时游刃有余，在语义理解、文本生成等多个领域亦有出色的表现。更为难能可贵的是，它们在实现上述功能的同时，对计算资源的需求却大幅降低，从而使得SLM在各种设备和环境下都可以高效部署和运行。

01.什么是 SLM （小型语言模型）？

随着 LLM （大型语言模型）技术的快速发展,越来越多的开发者和组织开始尝试将其应用于实际场景。然而，这些庞大的模型往往存在着计算能力和内存占用高昂的问题，这限制了它们在一些特定环境下的应用性。这就为 SLM （小型语言模型）提供了机会，成为一种更加高效和可访问的替代方案。

与拥有数千亿甚至数万亿参数的 LLM 相比，SLM 的参数量通常在几百万到几十亿之间，大幅减小了模型的体积和复杂度。这种显著的尺寸差异带来了一些引人注目的优势，具体表现为如下：

1、运行高效

得益于更少的计算需求和内存占用，SLM 特别适合在资源有限的设备上运行，甚至可以应用于边缘计算场景。这为众多现实世界的应用程序，如嵌入式设备上的聊天机器人和个性化助理，带来了新的可能性。

通常而言，SLM 可以在智能手机、物联网设备等小型硬件上高效运转，从而实现更广泛的应用场景。

2、易于获取

SLM 的资源需求往往较为低廉，从而使得更多的开发者和组织能够轻松访问和使用这些模型。这样一来，人工智能技术变得更加民主化，允许较小的团队和个人研究人员在无需大量基础设施投资的情况下，探索和利用语言模型的强大功能。这种可及性推动了技术的普及和创新，为各种创意和应用带来了新的机遇。

3、优化定制‍‍

SLM 更易于针对特定领域和任务进行微调。由于其规模较小，微调过程所需的时间和资源也相应减少。这使得开发者能够为某些应用或领域创建专门定制的模型，显著提高性能和准确性。无论是医疗文本分析、法律文件处理，还是特定行业的客户服务，定制化的 SLM 都能够提供更精确和高效的解决方案。

那么，SLM 是如何工作的呢？

其实，从本质上来讲，‍与 LLM 一样，SLM 也是接受大量文本和代码数据集的训练。但相比之下，SLM 采用了一些特殊的技术手段来实现更小的模型尺寸和更高的运行效率。具体如下所示：

1、知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术

这种方法关注于将预训练 LLM 中的核心知识和能力转移到一个较小的模型中，在不需要完全复制 LLM 复杂性的情况下，就能够捕捉其关键的语义表达能力。通过精心设计的蒸馏过程，SLM 可以在保持良好性能的同时，大幅降低模型的复杂度和资源占用。

2、模型修剪(Pruning)和量化(Quantization)技术

修剪可以去除模型中不太重要的部分，从而减小模型的整体尺寸；而量化则可以降低参数的精度，进一步压缩模型的存储空间和计算开销。这两种技术结合使用，能够有效地压缩SLM的规模，从而使其更加轻量高效。

3、Efficient architecture（高效架构）

此外，研究人员还在不断探索专为 SLM 设计的新型架构。这些架构方案着眼于优化 SLM 在性能和效率方面的表现，力求在有限的资源条件下，最大化 SLM 的计算能力和应用价值。相比一般的通用型架构，这些专属的 SLM 架构能够更好地发挥其优势，进一步推动 SLM 在边缘计算、嵌入式设备等场景的应用落地。

02.为什么需要 SLM （小型语言模型）？

在 AI 的发展浪潮中，一股来自 SLM （小型语言模型）的新风正以前所未有的力度掀起层层涟漪。这种向着更小、更高效模型转变的趋势，实际上源自对人工智能技术可及性、经济性和大众化的迫切需求。

过去，AI 的发展往往被视为资源密集型的"游戏"，大型科技公司因其雄厚的算力、存储和研发实力而主导了这一领域。然而，这种"高门槛"无疑将绝大多数初创企业、学术机构和中小型企业拒之门外，极大限制了人工智能技术的普及和创新活力。

而 SLM 的出现,正在为解决这一困境带来全新的可能。凭借其精巧的设计和超高的效率，SLM 能够在相对有限的硬件条件下实现媲美大型模型的卓越性能，从根本上降低了算力和能耗需求。这使得 SLM 的部署和运行成本大幅下降，为各类中小型企业和学术机构提供了可及的人工智能技术之门。

不难想见，初创公司和学术团队在获得 SLM 的强力支持后，必将有机会基于自身的创新理念和应用场景，孕育出更多富有气质的人工智能方案，进一步推动整个行业的多元繁荣。

与此同时，SLM 出众的灵活性和可集成性，也将为人工智能技术在各种平台和应用领域的普及扫清障碍。由于无需巨量算力的支撑，SLM 不仅可以轻松部署于各种移动设备和嵌入式系统中，更能与现有程序和产品无缝集成，发挥强大的赋能效用。

需要指出的是，SLM 绝非对 LLM （大型语言模型）的彻底取代，而是与之形成良性互补。在追求极致性能的任务领域，LLM 仍将扮演不可或缺的重要角色。但与此同时，SLM 将成为推广人工智能技术的"主力军"，赋能更广泛的群体和领域，实现人工智能民主化的愿景。

03.主流领先的 SLM （小型语言模型）解析‍

1、Llama 3

LLaMA 3 是由 Meta 开发的开源语言模型。这是 Meta 更广泛战略的一部分，通过为社区提供强大和适应性强的工具，增强更广泛和更负责任的人工智能使用。

LLaMA 3 模型基于其前辈的成功，结合了先进的培训方法和架构优化，提高了其在翻译、对话生成和复杂推理等各种任务中的性能。

与早期版本相比，Meta 的LLaMA 3 已经接受了更大的数据集的训练，利用定制的 GPU 集群，使其能够高效地处理大量数据。

这项广泛的训练使得 LLaMA 3 能够更好地理解语言的细微差别，并能够更有效地处理多步推理任务。该模型因其在生成更一致和多样化响应方面的增强能力而闻名，使其成为旨在创建复杂人工智能驱动应用程序的开发人员的强大工具。

LLaMA 3 的意义在于其可访问性和多功能性。作为开源模型，它使对最先进的人工智能技术的访问民主化，允许更广泛的用户进行实验和开发应用程序。该模型对于促进人工智能创新至关重要，提供了一个支持基础和高级人工智能研究的平台。通过提供模型的指令调谐版本，Meta 确保开发人员可以将 LLaMA 3 微调到特定应用程序，从而提高性能和与特定域的相关性。

2、Phi 3

Phi-3 是微软开发的开创性 SLM 系列，强调高能力和成本效益。作为微软对无障碍人工智能的持续承诺的一部分，Phi-3 模型旨在提供强大的人工智能解决方案，这些解决方案不仅先进，而且对各种应用程序来说更实惠、更高效。

这些模型是开放人工智能计划的一部分，即意味着它们可供公众访问，并且可以在各种环境中集成和部署，从 Microsoft Azure AI Studio 等基于云的平台到个人计算设备上的本地设置。

Phi 3 模型因其卓越的性能而脱颖而出，在涉及语言处理、编码和数学推理的任务中超越了类似和更大尺寸的模型。

值得注意的是，Phi-3-mini 是该系列中的 38 亿参数模型，有多达 128,000 个上下文令牌的版本可供选择——为以最小的质量妥协处理大量文本数据的灵活性设定了新标准。

微软为不同的计算环境优化了 Phi 3，支持跨 GPU、CPU 和移动平台的部署，从而证明了其多功能特性。

此外，这些模型与其他微软技术无缝集成，例如用于性能优化的 ONNX Runtime 和用于跨 Windows 设备广泛兼容性的 Windows DirectML。

3、Gemma

作为谷歌的一款新型开放模型，Gemma 的设计理念旨在推动负责任的人工智能发展。这项工作由谷歌旗下的 DeepMind 团队与其他研究小组共同主导，并借鉴了催生双子座模型的基础研究成果和技术积累。

Gemma 模型的核心特点是轻量级和高度优化，确保它们可以在从移动设备到云端系统等各种计算环境中灵活访问和运行。谷歌发布了两个主要版本的 Gemma 模型，分别为 20 亿参数和 70 亿参数的规模。每个版本都提供预训练模型和指令调优的变体，以满足不同开发者的需求和应用场景。

值得关注的是，谷歌将 Gemma 模型以开放模型的形式免费提供给开发者使用，并配备了一系列支持工具，鼓励创新、协作和负责任的应用实践。这不仅体现了 Gemma 模型的技术实力，更彰显了它在人工智能民主化方面的重要意义。

通过以开放的方式提供最先进的 AI 功能，谷歌为全球开发者和研究人员打造了一个全新的机会窗口。他们无需承担通常与大型模型相关的高昂成本，就能构建出功能强大的 AI 应用程序。这无疑将极大地促进人工智能技术在各行各业的广泛采用和创新应用。

此外，Gemma 模型还被赋予了良好的可适应性。用户可以针对特定任务对模型进行调整优化，从而获得更高效和针对性的人工智能解决方案。这种定制化能力进一步拓展了 Gemma 在不同应用领域的适用范围。

除上述所述之外，市面上也有一些小众类型的小型模型，例如，DistilBERT、Orca 2、MobileBERT、T5-Small以及GPT-Neo和GPT-J等等一系列产品也在应用中，大家若感兴趣，可去官网查阅，暂不在本文中赘述。

04.SLM （小型语言模型）未来发展的一点看法‍

随着科技的不断突破，模型训练技术的日臻完善、硬件的持续进步以及更高效的架构呈现，SLM 的实力必将与日俱增，从而进一步拉平与 LLM 之间的差距。届时，人工智能的大门将再次向更广阔的应用场景打开，民主化的影响力也将随之攀升。

不难想见，在不远的将来，专门针对特定领域和任务而优化的 SLM 必将层出不穷。无论是智能助手、内容创作，还是数据分析与信息挖掘，都将有定制化的 SLM "能士"为其"量身打造"高效解决方案，释放出前所未有的生产力。

与此同时，SLM 出众的性能与算力比，必将带来更加便捷经济的人工智能探索途径，吸引更多的科研机构、企业甚至个人用户加入到这一创新的浪潮中来。依托 SLM 强大而灵活的能力，广大开发者和研究人员将拥有宝贵的"瑞士军刀"，助力他们在各自的领域发挥无限创造力。

当然，SLM 并非没有局限性。诸如与 LLM 相比缺乏一些专门能力、微调难度加大等挑战仍有待克服。但就整体发展而言，SLM 正以其卓越的实力和巨大的潜能，为人工智能的发展注入新的动能。

值得关注的是，SLM 在追求高性能的同时，也坚持遵循人工智能发展的伦理准则。一些典型模型内置了基于规则的过滤机制，有效避免了歧视、威胁等有害内容的生成，展现出良好的社会责任担当。相信随着进一步的完善，SLM 必将在伦理和可控性方面树立更高的标杆，为人工智能的健康发展贡献自身的一份力量。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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