大规模语言模型（LLM）需要大量数据和计算资源，因此其运行成本高昂且耗时。
因此，LLM的轻量级技术备受关注。
特别是，转向小型语言模型 (SLM) 将实现更高效的操作，同时保持 LLM 的性能。
SLM 的参数比 LLM 少，但针对特定任务进行了优化，因此在资源受限的环境中有效。
这使得公司和开发人员无需依赖大规模计算资源即可构建高性能AI系统，从而减少对环境的影响和运营成本。
让LLM变得更轻量、更高效，是让AI技术普及到更广泛领域的重要一步。
法学硕士 (LLM) 的轻量化技术：提高效率的新方法
采用了几种技术方法来减轻 LLM 的负担。
最突出的方法之一是称为“知识提炼”的过程。
这是一种将知识 电话号码清单 从大型 LLM 转移到较小模型的技术，旨在使较小模型的性能与 LLM 类似。
另一种技术是“模型压缩”。
这是一种减少不必要参数和 和蔼可亲的 重视与值得信赖的个人的关系 冗余计算的技术，使得整个模型更加紧凑。
此外，还采用了一种称为“稀疏建模”的技术。
这是一项旨在通过仅将计算集中在某些重要参数上来减少计算资源的技术。
通过结合这些技术，可以构建更高效、轻量级的模型，同时保持 LLM 的性能。
转向小型语言模型 (SLM) 及其优势
SLM（小语言模型）是为了使LLM更轻量而开发的技术。
SLM 是一个针对特定任务的模型，其参数数量显著减少，与 LLM 相比可以显著减少计算资源。
例如，LLM 有数十亿个参数，而 SLM 可以使用数百万或数千万个参数来完成相同的任务。
这消除了对云或服务器等大规模 阿尔及利亚商业指南 计算资源的需求，并使系统能够在移动和边缘设备上高效运行。
此外，SLM 可以提供更快的响应，这使其在需要实时处理和低延迟的任务中非常有用。