小型语言模型SLM：趋势和用例

前言

近年来，GPT 和 BERT 等大型语言模型 (LLM) 不断发展，参数数量从数亿飙升至 GPT-4 等后继者的一万亿以上。然而，不断增长的参数规模引出了一个问题：对于企业应用来说，参数规模越大就一定越好吗？

答案越来越倾向于小型语言模型(SLM) 的精确度和效率。SLM 针对特定业务领域（从 IT 到客户支持）量身定制，提供有针对性的可操作见解，为注重实际价值而非计算能力的企业提供更实用的方法。

什么是小语言模型？

小型语言模型 (SLM) 是人工智能领域中专门的子集，专门用于自然语言处理(NLP)。SLM 的特点是结构紧凑、计算能力较弱。小型语言模型旨在高效执行特定语言任务，其效率和特异性与大型语言模型(LLM) 不同。

小型与大型语言模型（SLM 与 LLM）

GPT-4等 LLM正在通过自动化复杂任务（如客户服务）的能力改变企业，提供快速而人性化的响应，从而提升用户体验。然而，它们对来自互联网的各种数据集进行广泛的训练，可能会导致无法针对特定企业需求进行定制。这种通用性可能会导致在处理行业特定术语和细微差别时出现差距，从而可能降低其响应的有效性。

相反，SLM 是在更集中的数据集上进行训练的，可根据各个企业的独特需求进行量身定制。这种方法最大限度地减少了不准确性以及产生不相关或不正确信息（称为