一篇小型语言模型技术最新全面综述

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小型语言模型（SLMs） 因其低延迟、成本效益、易于开发和定制而受到青睐，特别适合资源受限的环境和领域知识获取。 小型语言模型（SLMs）发展时间线 构建语言模型的基本概念 介绍了构建SLMs的基础概念，包括 架构、训练技术 、从LLMs获取SLMs的方法（如 剪枝、知识蒸馏和量化 ） 架构（Architecture） Transformer架构 ：SLMs通常采用Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的模型，能够有效处理长距离文本依赖关系，适用于资源受限的环境。 训练技术（Training Techniques） 预训练范式 ：从BERT的预训练和微调范式，到T5的预训练加提示方法，再到GPT-3的预训练加上下文学习，这些技术显著提升了NLP的应用范围。 从LLMs获取SLMs（Obtain SLMs from LLMs） 剪枝（Pruning） ：通过移除模型中较不重要的参数来减小模型大小，包括无结构剪枝和结构化剪枝。 知识蒸馏（ ………………………………