小型语言模型SLMs崛起：AI领域的新宠，高效低成本的解决方案
在AI领域，大型语言模型（LLMs）以其卓越的性能备受瞩目，但高昂的计算成本和部署难度限制了其应用。小型语言模型（SLMs）以其低延迟、成本效益和易于定制的优势，正成为资源受限环境的理想选择。SLMs在特定领域展现出与LLMs相当的性能，同时在效率、成本、灵活性和定制方面具有显著优势。SLMs的参数较少，节约了大量计算资源，特别适合低功耗设备和资源有限的环境。SLMs的应用范围广泛，从问答、代码执行到推荐系统，都能满足增强隐私性和较低内存需求的任务。此外，SLMs还能辅助LLMs，减少推理延迟、缩短微调时间，并改善检索中的噪声过滤问题。随着对SLMs需求的增长，研究文献涵盖了SLMs的多个方面，如针对特定应用优化的训练技术。尽管SLMs性能受到认可，但其潜在的可信度问题，如幻觉产生和隐私泄露风险，仍需关注。本文提供了详尽的调查，分析了LLMs时代SLMs的各个方面及未来发展。
