小型语言模型综述

主要观点总结

本文对小型语言模型进行了全面的综述，介绍了其架构、训练技术和模型压缩技术。文章先对小型语言模型进行了简介，然后详细阐述了模型架构方面的轻量化架构、高效自注意力近似和神经架构搜索技术。接着，介绍了训练技术中的预训练技术和微调技术。最后，探讨了模型压缩技术，并给出了基准数据集和评估指标的概述。文章还讨论了小型语言模型在多种场景中的应用、挑战和开放性问题，为未来的研究提供了方向。

关键观点总结

关键观点1: 小型语言模型的概述和发展趋势

随着大数据和AI技术的发展，小型语言模型因其高效性和在各种设备和应用场景中的适应性而越来越受到关注。本文综述了小型语言模型的研究现状和发展趋势。

关键观点2: 模型架构

本文详细介绍了小型语言模型的架构，包括轻量化设计、高效的自注意力近似以及神经架构搜索技术。这些技术旨在保持大型语言模型的性能的同时，减少模型的大小和计算需求。

关键观点3: 训练技术

本文讨论了小型语言模型的训练技术，包括预训练技术和微调技术。这些技术有助于在有限的资源下提升小型语言模型的性能。

关键观点4: 模型压缩技术

模型压缩技术在小型语言模型中起着关键作用。本文探讨了模型压缩技术，如剪枝、量化和知识蒸馏等。

关键观点5:

关键观点6:

文章预览

less is more?  近期苹果公司热衷于研究小型语言模型（SLMs），因其高效性和在执行各种语言任务时所需的计算资源较少，变得越来越重要，使它们非常适合于包括设备端、移动设备、边缘设备等多种场景。 在本文中，我们对小型语言模型进行了全面的综述，重点介绍了它们的架构、训练技术和模型压缩技术。 1 引言 尽管大型语言模型（LLMs）在广泛的基准测试和现实场景中展示了出色的性能，它们的成功却伴随着显著的成本。LLMs 的训练和运行资源密集，需耗费大量计算和数据资源。这通常意味着它们的训练和推理都需要在集中化和专业化的硬件上进行。 为了应对这些挑战，越来越多的研究开始关注小型语言模型（SLMs）。小型语言模型的目标是保持大型语言模型的准确性和/或适应性，同时受到某些约束条件的限制，如训练或推理硬件、数据可用性 ………………………………