摘要：

• 小型語(yǔ)言模型 (SLM) 專為效率而設(shè)計(jì)。在資源匱乏、實(shí)時(shí)性和隱私敏感的環(huán)境中，它們比大型語(yǔ)言模型 (LLM) 更勝一籌。
• 最適合專注型任務(wù)，尤其是在領(lǐng)域特異性、控制性和可解釋性比通用知識(shí)或創(chuàng)造力更重要的情況下。
• SLM 并非 LLMs 的替代品，但在精度、速度和成本效益至關(guān)重要時(shí)，它們是理想之選。

技術(shù)幫助我們用更少的資源取得更多成就。它一直是推動(dòng)者，而非驅(qū)動(dòng)者。從蒸汽機(jī)時(shí)代到互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期，技術(shù)的威力在于它幫助我們解決問(wèn)題的程度。人工智能 (AI) 以及最近的生成式 AI 也不例外！如果傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型最適合一項(xiàng)任務(wù)，則無(wú)需使用我們尚無(wú)法解釋其輸出的深度學(xué)習(xí)模型。大型語(yǔ)言模型 (LLM) 也是如此。更大并不意味著更好。本文將幫助您確定何時(shí)在特定問(wèn)題陳述中使用小型語(yǔ)言模型 (SLM) 而不是大型語(yǔ)言模型 (LLM)。

目錄

• 驅(qū)動(dòng) SLM 選擇的核心因素
  • 資源限制
  • 延遲和實(shí)時(shí)要求
  • 領(lǐng)域特異性和微調(diào)效率
  • 可預(yù)測(cè)性和控制性
  • 可解釋性和調(diào)試
• 案例研究和實(shí)際示例
  • 嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)
  • 金融服務(wù)自動(dòng)化
  • 醫(yī)療診斷工具
  • 利基平臺(tái)的代碼生成
  • 本地化語(yǔ)音助手
• 選擇合適的模型：決策框架
• 平衡的觀點(diǎn)：SLM 的局限性
• 結(jié)論
• 常見(jiàn)問(wèn)題

驅(qū)動(dòng) SLM 選擇的核心因素

小型語(yǔ)言模型是可應(yīng)用于各種自然語(yǔ)言處理 (NLP) 任務(wù)的多功能工具。在決定使用 LLM 還是 SLM 時(shí)，問(wèn)題不僅僅是模型能做什么，而是用例需要什么。SLM 并非試圖與 LLM 的規(guī)?；蛲ㄓ眯愿?jìng)爭(zhēng)。它們的真正優(yōu)勢(shì)在于高效、專注和上下文適用。

讓我們來(lái)看看哪些核心因素可以使小型語(yǔ)言模型更具優(yōu)勢(shì)。

資源限制

硬件限制：

在許多情況下，在移動(dòng)設(shè)備、微控制器或邊緣系統(tǒng)上部署模型不僅僅是錦上添花——它是唯一可行的選擇。在這些環(huán)境中，每兆字節(jié)和每毫秒都至關(guān)重要。SLM 足夠輕量級(jí)，可以在這些限制內(nèi)工作，同時(shí)仍然足夠智能以提供價(jià)值。

我們說(shuō)的是可以在樹莓派或智能手機(jī)上運(yùn)行的模型，而無(wú)需后臺(tái)的互聯(lián)網(wǎng)連接或大型 GPU。這對(duì)于智能家電、可穿戴設(shè)備或偏遠(yuǎn)地區(qū)嵌入式系統(tǒng)等離線應(yīng)用程序至關(guān)重要。

示例：偏遠(yuǎn)村莊中經(jīng)濟(jì)型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上的實(shí)時(shí)翻譯。

成本敏感性：

有時(shí)，問(wèn)題不在于硬件——而在于規(guī)模。如果您每天要處理數(shù)百萬(wàn)個(gè)低復(fù)雜度請(qǐng)求（例如自動(dòng)標(biāo)記支持票證或生成基本摘要），則 LLM 在財(cái)務(wù)和運(yùn)營(yíng)方面都過(guò)于繁瑣。

SLM 提供了一種替代方案。您可以對(duì)它們進(jìn)行一次微調(diào)，在本地基礎(chǔ)設(shè)施或適度的 GPU 上運(yùn)行它們，并跳過(guò) LLM API 的持續(xù)成本。這對(duì)于內(nèi)部工具、面向客戶的實(shí)用程序以及高容量、重復(fù)性 NLP 任務(wù)非常有意義。

示例：在不超出預(yù)算的情況下自動(dòng)化每天 100,000 個(gè)支持響應(yīng)。

延遲和實(shí)時(shí)要求

關(guān)鍵應(yīng)用：

在某些用例中，速度并非奢侈品——而是硬性要求?？紤]一下即使延遲 1-2 秒也是不可接受的應(yīng)用程序：接收語(yǔ)音命令的無(wú)人機(jī)、對(duì)移動(dòng)做出反應(yīng)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)或嵌入在汽車中的語(yǔ)音助手。在這些情況下，決策是實(shí)時(shí)發(fā)生的，模型沒(méi)有時(shí)間進(jìn)行繁重的計(jì)算或云端往返。

由于其體積小巧和復(fù)雜性降低，SLM 提供了本地運(yùn)行的低延遲推理，使其成為需要毫秒級(jí)響應(yīng)時(shí)間的時(shí)效性任務(wù)的理想選擇。

示例：立即（而不是幾秒鐘后）解釋語(yǔ)音命令以使無(wú)人機(jī)著陸。

本地化處理：

延遲不僅僅是速度問(wèn)題；它也是獨(dú)立性問(wèn)題。依賴互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)意味著為您的應(yīng)用程序增加了漏洞：網(wǎng)絡(luò)中斷、帶寬限制和隱私風(fēng)險(xiǎn)。相比之下，SLM 可以完全在設(shè)備上部署，使您可以擺脫對(duì)云依賴的束縛。

這在醫(yī)療保健或金融科技等隱私敏感領(lǐng)域尤其寶貴，在這些領(lǐng)域，將數(shù)據(jù)保存在設(shè)備上既是性能選擇，也是合規(guī)性要求。

示例：偏遠(yuǎn)地區(qū)的智能健康亭，即使離線也能運(yùn)行，在不向云端發(fā)送任何信息的情況下處理患者查詢。

領(lǐng)域特異性和微調(diào)效率

目標(biāo)專業(yè)知識(shí)：

關(guān)于 AI 最大的誤解之一是認(rèn)為更大的模型總是意味著更好的答案。但在實(shí)踐中，當(dāng)您處理諸如醫(yī)療報(bào)告標(biāo)記、合同條款分類或利基代碼生成等專業(yè)化任務(wù)時(shí)。您不需要整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)。您只需要對(duì)特定領(lǐng)域有深入的了解。

SLM 可以快速有效地對(duì)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，并且在這些狹窄的任務(wù)上往往優(yōu)于 LLM，僅僅是因?yàn)樗鼈兘邮苓^(guò)關(guān)于重要內(nèi)容的訓(xùn)練，而沒(méi)有其他內(nèi)容。

示例：專門針對(duì)法律合同進(jìn)行訓(xùn)練的模型，比通用 LLM 更好地進(jìn)行條款標(biāo)記。

減少數(shù)據(jù)需求：

訓(xùn)練或微調(diào) LLM 通常需要訪問(wèn)海量、多樣化的數(shù)據(jù)集和大量的 GPU 時(shí)間。另一方面，SLM 可以使用更小、更精選的數(shù)據(jù)集快速完成任務(wù)，這意味著更快的實(shí)驗(yàn)、更便宜的開發(fā)周期以及更少的圍繞數(shù)據(jù)治理的開銷。

這使初創(chuàng)企業(yè)、研究人員和擁有有限標(biāo)記數(shù)據(jù)或計(jì)算資源的內(nèi)部團(tuán)隊(duì)能夠受益。

示例：使用 5,000 個(gè)帶注釋的客戶查詢對(duì) SLM 進(jìn)行微調(diào)，以構(gòu)建您產(chǎn)品的智能聊天機(jī)器人，而無(wú)需研究實(shí)驗(yàn)室的預(yù)算。

可預(yù)測(cè)性和控制性

輸出一致性：

在實(shí)際部署中，一致性通常比創(chuàng)造力更有價(jià)值。例如，如果您要生成發(fā)票摘要、SQL 查詢或合規(guī)性清單，則需要輸出精確，而不是每次都進(jìn)行創(chuàng)造性地改寫。

由于其體積小巧和訓(xùn)練范圍狹窄，SLM 的行為往往更確定性。當(dāng)經(jīng)過(guò)良好微調(diào)時(shí)，它們會(huì)產(chǎn)生高度可重復(fù)的輸出，使其成為依賴結(jié)構(gòu)化、模板化格式的用例的理想選擇。這不僅僅是一個(gè)技術(shù)上的細(xì)節(jié)；在許多企業(yè)工作流程中，這是一個(gè)業(yè)務(wù)需求。

將其與 LLM 進(jìn)行比較，LLM 可能會(huì)在會(huì)話之間略微改變其措辭，或生成冗長(zhǎng)、格式不規(guī)范的響應(yīng)。雖然這種可變性在頭腦風(fēng)暴或自然對(duì)話中可能很有用，但在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中可能會(huì)帶來(lái)不必要的風(fēng)險(xiǎn)或摩擦。

示例：生成結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療摘要或自動(dòng)稅務(wù)報(bào)告，其中每個(gè)字段都有固定的格式，這需要 SLM 提供的可預(yù)測(cè)行為。

可解釋性和調(diào)試

讓我們?yōu)樗凶x者解釋這些術(shù)語(yǔ)：

可解釋性是指理解模型為何做出特定預(yù)測(cè)或決策的能力。例如，哪些特征或訓(xùn)練示例導(dǎo)致了某種分類或輸出？

調(diào)試是指診斷、跟蹤和修復(fù)模型中不良行為的能力，例如錯(cuò)誤分類或生成的響應(yīng)中的邏輯錯(cuò)誤。

在現(xiàn)實(shí)世界中的 AI 工作流程中，這些不是可選的；它們至關(guān)重要！您需要能夠信任系統(tǒng)、證明其輸出的合理性并快速排除故障。

SLM 具有較小的架構(gòu)和特定領(lǐng)域的訓(xùn)練，更容易審核。您通常可以將模型預(yù)測(cè)與特定的訓(xùn)練示例或提示結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。并且由于訓(xùn)練周期更快，即使對(duì)于小型團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，迭代調(diào)試和改進(jìn)也更容易實(shí)現(xiàn)。

示例：在法律科技應(yīng)用程序中，如果 SLM 將合同條款標(biāo)記為不合規(guī)，則領(lǐng)域?qū)＜铱梢钥焖賹⒃摏Q策追溯到模型對(duì)類似條款的訓(xùn)練，確認(rèn)邏輯，并在需要時(shí)進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

相比之下，解釋大型 LLM 的行為通常感覺(jué)像是試圖反向工程海洋。

案例研究和實(shí)際示例

理論是宏偉的，但現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用真正將小型語(yǔ)言模型 (SLM) 的潛力帶入生活。以下是五個(gè) SLM 不僅可行而且最佳的場(chǎng)景。這些示例涵蓋了行業(yè)和問(wèn)題類型，展示了較小的模型如何在沒(méi)有過(guò)量的情況下產(chǎn)生影響。

嵌入式系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)

用例： 偏遠(yuǎn)農(nóng)業(yè)地區(qū)的智能灌溉。

想象一下在連接不穩(wěn)定的農(nóng)業(yè)地區(qū)部署的智能灌溉系統(tǒng)。它需要分析傳感器數(shù)據(jù)，例如土壤濕度、濕度和天氣預(yù)報(bào)，并為當(dāng)?shù)剞r(nóng)民生成可操作的摘要和見(jiàn)解。

SLM 直接嵌入到基于傳感器的設(shè)備中，以解釋來(lái)自濕度檢測(cè)器、溫度監(jiān)測(cè)器和天氣 API 的傳入數(shù)據(jù)流。模型不是將原始數(shù)據(jù)上傳到云端，而是本地生成自然語(yǔ)言摘要或“下一步操作”建議供農(nóng)民使用——例如，“今天的灌溉水平最佳；無(wú)需灌溉?！?/p>

SLM 如何提供幫助：

• 部署在微控制器（例如 ARM Cortex-M 處理器）上
• 減少通信開銷和延遲
• 支持在沒(méi)有可靠互聯(lián)網(wǎng)的地區(qū)進(jìn)行決策

在這里，SLM 可以直接部署在邊緣設(shè)備上，解釋模式并建議灌溉時(shí)間，而無(wú)需依賴云服務(wù)器。這不僅僅是方便的問(wèn)題，還涉及控制、成本效益和自主性。

為什么 SLM 更適合這里？

• 極低的功耗要求
• 本地實(shí)時(shí)分析
• 無(wú)需持續(xù)訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)

此用例演示了 AI 如何擴(kuò)展到基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)系統(tǒng)而無(wú)需繁重的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

金融服務(wù)自動(dòng)化

用例： 零售銀行應(yīng)用程序中的實(shí)時(shí)交易分類和警報(bào)。

在金融領(lǐng)域，一致性和延遲至關(guān)重要。在對(duì)數(shù)千筆每日交易進(jìn)行分類、檢測(cè)異?；蜃詣?dòng)生成模板化電子郵件以進(jìn)行監(jiān)管更新時(shí)，幾乎沒(méi)有模棱兩可或錯(cuò)誤的空間。

SLM 經(jīng)過(guò)微調(diào)，可以識(shí)別交易模式并對(duì)其進(jìn)行分類；例如，“公用事業(yè)”、“訂閱”、“業(yè)務(wù)費(fèi)用”。它還會(huì)標(biāo)記偏離預(yù)期用戶行為的異常情況，為支持人員生成模板化警報(bào)或下一步建議。

SLM 如何提供幫助：

• 以毫秒級(jí)的速度處理數(shù)千個(gè)并發(fā)查詢
• 提供可靠的、結(jié)構(gòu)化的輸出，而不會(huì)出現(xiàn)幻覺(jué)
• 在具有強(qiáng)大審計(jì)跟蹤的內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施上經(jīng)濟(jì)高效地運(yùn)行

SLM 在這里大放異彩，因?yàn)樗鼈兲峁┝丝深A(yù)測(cè)的、高速的響應(yīng)。它們使用您機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)和術(shù)語(yǔ)進(jìn)行微調(diào)，可以可靠地運(yùn)行，而不會(huì)出現(xiàn)大型 LLM 的開銷（或不可預(yù)測(cè)性）。

為什么 SLM 更適合這里？

• 毫秒級(jí)的響應(yīng)時(shí)間
• 降低幻覺(jué)或偏差的風(fēng)險(xiǎn)
• 更易于審核和維護(hù)

而且，由于它們可以經(jīng)濟(jì)高效地大規(guī)模運(yùn)行，因此非常適合需要精度而不是詩(shī)歌的內(nèi)部工具。

醫(yī)療診斷工具

用例： 當(dāng)?shù)卦\所的初步分診助手。

想象一下一家連接有限且沒(méi)有云服務(wù)器的偏遠(yuǎn)診所。診所工作人員需要快速的分診幫助：總結(jié)病歷、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)志以及優(yōu)先處理危急病例。

一個(gè)針對(duì)精選的醫(yī)療病史和癥狀描述語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行微調(diào)的 SLM 支持護(hù)士?jī)?yōu)先處理患者病例。它突出顯示關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（例如，“長(zhǎng)時(shí)間發(fā)燒”、“呼吸短促”）并將它們映射到基于預(yù)定義臨床規(guī)則的可能疾病。

SLM 如何提供幫助：

• 完全離線運(yùn)行——沒(méi)有患者數(shù)據(jù)離開場(chǎng)所
• 保持醫(yī)療語(yǔ)言和術(shù)語(yǔ)的一致性
• 由于行為可解釋，因此更容易認(rèn)證和證明

在此部署大型模型是不可行的。但是，一個(gè)經(jīng)過(guò)良好訓(xùn)練的 SLM（托管在本地基礎(chǔ)設(shè)施上）可以在不將敏感患者數(shù)據(jù)暴露給外部系統(tǒng)的情況下提供此支持。

為什么 SLM 更適合這里？

• 支持隱私優(yōu)先的本地部署
• 針對(duì)特定領(lǐng)域的醫(yī)療詞匯進(jìn)行微調(diào)
• 提供一致的、可解釋的結(jié)果

在醫(yī)療保健等受監(jiān)管行業(yè)中，SLM 不僅節(jié)省資源——還有助于維護(hù)信任。

利基平臺(tái)的代碼生成

用例： Arduino 或 ESP32 微控制器固件的快速原型設(shè)計(jì)。

并非每個(gè)開發(fā)人員都在構(gòu)建下一個(gè) Web 應(yīng)用程序。有些開發(fā)人員正在編程物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、Arduino 板或低級(jí)微控制器——在這些地方，內(nèi)存緊張且要求特定。

一個(gè)針對(duì)嵌入式系統(tǒng)代碼（例如，MicroPython、C ）進(jìn)行訓(xùn)練的 SLM 幫助開發(fā)人員為傳感器、電機(jī)控制循環(huán)或網(wǎng)絡(luò)配置生成設(shè)置函數(shù)。它直接集成到 IDE 中，從而提高了開發(fā)人員的生產(chǎn)力。

SLM 如何提供幫助：

• 與 LLM 代碼助手相比，推理速度更快
• 由于針對(duì)特定硬件的語(yǔ)法進(jìn)行集中訓(xùn)練，因此精度更高
• 可以定期針對(duì)最新的平臺(tái)更新進(jìn)行再訓(xùn)練

針對(duì)這些環(huán)境的 MicroPython 或 C 代碼庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練的 SLM 可以生成緊湊的、語(yǔ)法正確的代碼片段，這些片段適合平臺(tái)約束。而且，由于問(wèn)題空間定義明確，因此模型不需要數(shù)十億個(gè)參數(shù)就能獲得正確的結(jié)果。

為什么 SLM 更適合這里？

• 針對(duì)狹窄領(lǐng)域進(jìn)行高效微調(diào)
• 在硬件受限的環(huán)境中進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)
• 適合嵌入式平臺(tái)的可預(yù)測(cè)輸出

對(duì)于重視速度、范圍控制和開發(fā)人員自主性的團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)明顯的勝利。

本地化語(yǔ)音助手

用例： 農(nóng)村治理應(yīng)用程序的多語(yǔ)言語(yǔ)音支持。

讓我們從印度農(nóng)村的一個(gè)場(chǎng)景開始。多語(yǔ)言語(yǔ)音助手幫助用戶檢查天氣預(yù)報(bào)、訪問(wèn)政府計(jì)劃或管理他們的日歷——所有這些都使用當(dāng)?shù)胤窖浴?/p>

在 LLM 上運(yùn)行此操作將意味著數(shù)據(jù)隱私權(quán)衡和高成本。但是，使用 SLM，所有處理都可以在設(shè)備本地進(jìn)行。它速度快、私密且即使沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)也能工作。

一個(gè)針對(duì)當(dāng)?shù)胤窖院吞囟ㄎ幕朕o進(jìn)行微調(diào)的 SLM 嵌入到低成本 Android 手機(jī)上的語(yǔ)音啟用應(yīng)用程序中。用戶可以提出諸如“下次小麥補(bǔ)貼何時(shí)發(fā)布？”之類的問(wèn)題，并以他們的語(yǔ)言接收準(zhǔn)確的、上下文相關(guān)的響應(yīng)，即使離線也是如此。

SLM 如何提供幫助：

• 不依賴云或互聯(lián)網(wǎng)
• 更好地遵守政府?dāng)?shù)據(jù)的隱私規(guī)定
• 可以通過(guò)小型更新周期適應(yīng)區(qū)域細(xì)微差別

為什么 SLM 更適合這里？

• 針對(duì)低連接區(qū)域的離線功能
• 通過(guò)避免數(shù)據(jù)傳輸來(lái)尊重用戶隱私
• 使用特定方言的訓(xùn)練進(jìn)行文化適應(yīng)

這就是 SLM 超越技術(shù)選擇的地方；它們成為數(shù)字融合的橋梁。

選擇合適的模型：決策框架

這是一個(gè)簡(jiǎn)化的決策表，可幫助指導(dǎo)模型選擇：

平衡的觀點(diǎn)：SLM 的局限性

雖然 SLM 在許多用例中都是強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)者，但它們并非萬(wàn)能藥。了解它們的權(quán)衡非常重要，尤其是在考慮生產(chǎn)部署時(shí)。

1. 推理能力有限：SLM 在處理抽象的、多跳推理或長(zhǎng)篇綜合方面能力較弱。如果您的任務(wù)涉及總結(jié) 20 頁(yè)的法律文件或?qū)Ш侥：倪壿嬫?，則更大的模型可能會(huì)表現(xiàn)更好。
2. 上下文窗口較?。?/strong>許多 SLM 每次只能處理幾千個(gè)標(biāo)記，這使得它們不適合長(zhǎng)文檔、擴(kuò)展對(duì)話或需要廣泛背景知識(shí)的應(yīng)用程序。
3. 專業(yè)化更嚴(yán)格：雖然專業(yè)化是一種優(yōu)勢(shì)，但它也限制了通用性。如果沒(méi)有額外的培訓(xùn)，針對(duì)醫(yī)療筆記進(jìn)行微調(diào)的模型在法律簡(jiǎn)報(bào)或產(chǎn)品評(píng)論方面不會(huì)表現(xiàn)良好。
4. 維護(hù)開銷：如果您需要多個(gè)專業(yè)模型（例如，用于客戶支持、內(nèi)部搜索和人力資源摘要），您可能需要分別維護(hù)和監(jiān)控每個(gè) SLM，而一個(gè)經(jīng)過(guò)良好集成的 LLM 可能會(huì)通過(guò)智能提示來(lái)處理所有這些問(wèn)題。