主要观点总结
本文是一篇关于小型语言模型（SLMs）的全面综述。文章介绍了SLMs的架构、训练技术和模型压缩技术，并提出了一个新的分类法用于评估SLMs。文章还总结了SLMs在各种设置和应用中的重要性，以及用于SLMs的训练和基准数据集。最后，文章强调了SLMs领域中亟待解决的基本挑战和开放性问题。
关键观点总结
关键观点1: 小型语言模型（SLMs）因其高效性和在广泛设备与环境中的应用而变得越来越重要。
SLMs旨在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、带宽或生成时间。
关键观点2: 文章介绍了SLMs的模型架构，包括轻量化架构、高效自注意力近似和神经架构搜索技术。
轻量化架构主要使用编码器或解码器的架构，旨在通过减少参数量和计算开销实现高效性能。高效自注意力近似通过降低计算成本的策略来构建小型语言模型。神经架构搜索技术则用于发现适合特定任务和硬件约束的高效模型架构。
关键观点3: 文章概述了用于语言模型预训练和微调的关键训练技术，包括混合精度训练、优化和稳定技术、分布式计算资源的高效利用等。
这些技术旨在提升SLMs和LLMs的效率和性能，同时保持数值稳定性。
关键观点4: 文章讨论了模型压缩技术，包括剪枝、量化和知识蒸馏等。
这些技术可以在不显著牺牲精度的情况下减少模型的大小和延迟。此外，文章还介绍了参数高效微调和数据增强等策略，以提升SLMs在特定任务或领域中的性能。
关键观点5: 文章提出了一个直观的SLM评估指标分类法，并强调了SLMs领域中亟待解决的基本挑战和开放性问题。
这有助于研究人员和从业者更好地理解和评估SLMs的性能，并推动小型但功能强大的语言模型的进一步发展。
文章预览
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。 我们提出了一种新的分类法，用于归类优化SLMs的方法，包括模型压缩、剪枝和量化技术。我们总结了适用于小型语言模型基准测试的标准数据集，以及常用的评估指标。此外，我们还强调了尚待解决的关键开放性挑战。 本综述旨在为有兴趣开发和部署小型高效语言模型的研究人员和从业者提供宝贵的资源。 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。
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