篇文章中了解有关这些模型的更多信息

[ujjal22]

在我撰写的关于最佳小语言模型的另一

SLM 的工作原理
让我们了解一下小语言模型是如何工作的。

下一个单词预测
与 LLM 一样，SLM 的工作原理是预测文本序列中的下一个单词。 SLM 使用他们接受过训练的文本中的模式来猜测接下来会发生什么。这是一个简单但强大的概念，是所有语言模型的核心。

例如，给定条目“在哈利波特系列中，主角最好的朋友名叫罗恩......”。 SLM 会分析 香港电话数据 该上下文并预测最有可能的下一个单词：在本例中为“Weasley”。

变压器架构
站点转换器架构是 LLM 和 SLM 理解和生成语言的关键。 Transformer 可以理解为语言模型的大脑。他们利用自注意力来找出句子中哪些单词彼此最相关。这有助于模型理解上下文；例如，认识到“巴黎”指的是您在工作中认识的城市或人。

尺寸和性能之间的平衡
SLM 的强大之处在于其平衡规模和性能的能力。他们使用的参数比法学硕士少得多，通常在数百万到数十亿之间，而法学硕士则使用数千亿个参数。

由于参数较少，SLM 需要较少的计算能力和数据进行训练，因此在资源有限的情况下更容易使用它们。 SLM 的紧凑尺寸意味着它们可以更快地处理输入和生成输出，这对于移动键盘或语音助手等实时应用程序非常重要。

SLM 可能不像大型模型那样通用或理解深刻，但它们可以很好地执行特定任务。例如，接受过法律文本分析培训的 SLM 可能比该领域的一般 LLM 做得更好。

如何创建 SLM：技术和方法
SLM 使用蒸馏、修剪和量化等技术来变得更小、更快、更高效。

蒸馏
这是一种通过将知识从较大的“教师”模型转移到较小的“学生”模型来创建 SLM 的技术。这里的目标是利用教师模型所学到的知识并将其压缩到学生模型中，而不会损失太多的性能。

这一过程使 SLM 保留了较大模型的大部分准确性，同时在尺寸和计算需求方面更易于管理。通过这种技术，较小的模型不仅可以学习教师的最终预测，还可以学习潜在的模式和细微差别。

llm蒸馏流量

知识蒸馏的方法有以下几种：