21 种 AI 小模型
近年来，人工智能取得了显著的进步，像 GPT-4 这样的大型语言模型上了头条。然而，一个新的趋势正在出现:小型语言模型(small language models, SLMs)。这些模型虽然更紧凑和高效，但提供了重要的功能，并且越来越多地被各行业采用。以下是 21 种正在塑造 AI 未来的小型语言模型。
1.DistilBERT
DistilBERT是 BERT 的一个更小、更快、更便宜的版本。它保留了 BERT 97% 的语言理解能力，同时速度提高了 60%，参数减少了 40%。
主要特点:
- 6 层，而 BERT 只有 12 层
- 6600 万个参数
- 在自然语言理解任务上表现优异
2. ALBERT
A Lite BERT 算法(ALBERT)通过因式嵌入参数化和跨层参数共享来减少内存消耗，提高训练速度。
主要特点:
- 显著的参数缩减
- 在基准测试中保持高性能
- 高效的训练和推理
3. TinyBERT
TinyBERT 专为资源受限的环境而设计，通过知识蒸馏技术提供了一个较小版本的 BERT。
主要特点:
- 4 或 6 个transformer层
- 在各种 NLP 任务中保持较高的准确性
- 更快的推理时间
4. MobileBERT
专为移动设备优化，MobileBERT 平衡效率和性能。
主要特点:
- 2500 万参数
- 专为设备上的 AI 应用而设计
- 在标准基准上具有竞争力的表现
5. MiniLM
MiniLM 在许多 NLP 任务上提供了具有最先进性能的超紧凑模型。
主要特点:
- 6 层transformer
- 2200 万个参数
- 高效蒸馏方法
6. ELECTRA-Small
ELECTRA-Small 使用发生器鉴别器设置预训练，使其高效和强大。
主要特点:
- 在几个基准测试中优于 BERT
- 1400 万个参数
- 更快的训练时间
7. BERT-PKD
BERT-PKD 应用患者知识蒸馏将知识从较大的 BERT 模型转移到较小的模型。
主要特点:
- 渐进蒸馏技术
- 以更少的参数保持高性能
- 适合在低资源环境下部署
8. SqueezeBERT
针对移动和边缘设备进行了优化，SqueezeBERT 将效率与性能相结合。
主要特点:
- 轻量级模型架构
- NLP 任务的竞争准确性
- 为快速推理而设计
9. TinyGPT
TinyGPT 是 GPT 的一个小版本，为会话 AI 提供了强大的性能。
主要特点:
- 减少参数计数
- 对对话系统有效
- 保持连贯性和上下文理解
10. AdaNet
AdaNet 利用自适应蒸馏来动态调整模型的复杂性。
主要特点:
- 自适应缩放模型复杂度
- 高效和高性能
- 适用于各种 NLP 应用
11.Funnel Transformer
Funnel Transformer将长序列压缩为较短的表示形式，使其对需要较长上下文的任务有效。
主要特点:
- 减少序列长度
- 维持长上下文任务的性能
- 适合文档级的理解
12. Q8BERT
量化 8 位 BERT (Quantized 8-bit BERT, Q8BERT)侧重于通过量化技术减小模型尺寸。
主要特点:
- 8 位精度
- 显著减小模型尺寸
- 在各种 NLP 任务上保持性能
13.Lite transformer
Lite transformer模型在保持高精度的同时减少了计算负荷。
主要特点:
- 轻量级的架构
- 高效的实时应用
- 适合移动和边缘部署
14.FastBERT
FastBERT引入动态推理来平衡精度和速度。
主要特点:
- 推理速度可调
- 保持有竞争力的精度
- 高效的时间敏感的应用
15.TernaryBERT
TernaryBERT 使用三元量化来最小化模型的占用空间。
主要特点:
- 三元精度(三个值)
- 显著减小尺寸
- 适用于资源极度受限的环境
16.LightBERT
LightBERT 旨在提供模型大小和性能之间的平衡。
主要特点:
- 紧凑的结构
- 高精度的标准基准
- 部署效率高
17. NanoBERT
NanoBERT 提供了一个纳米级的 BERT 版本，非常适合微型 ml 应用程序。
主要特点:
- 超紧凑尺寸
- 对低功耗器件的高效推断
- 适用于 IoT 应用
18.Distilled GPT-2
GPT-2 的精简版，提供更小但功能强大的会话模型。
主要特点:
- 参数比 GPT-2 少
- 保持对话的连贯性
- 高效的对话系统
19. PruneBERT
PruneBERT 利用修剪技术来减少模型大小，同时保持性能。
主要特点:
- 修剪架构
- 保持高精度
- 对于资源有限的场景高效
20.BERT-Small
BERT-Small提供了原始 BERT 的更小版本，以实现更高效的部署。
主要特点:
- 紧凑高效
- NLU 任务的高性能
- 适合实时应用
21.Reformer
Reformer 使用位置敏感哈希和可逆层来有效地处理长序列。
主要特点:
- 高效的内存使用
- 可扩展到长序列
- 保持高性能
结论
小型语言模型通过为广泛的应用程序提供高效、可扩展和高性能的解决方案，正在改变 AI 的格局。它们紧凑的尺寸和减少的资源需求使其成为在计算能力和内存有限的环境中部署的理想选择。随着技术的不断发展，这些模型将在使所有人都能使用先进的 AI 方面发挥越来越重要的作用。
关于小模型的 21 个有趣事实
小语言模型(Small Language Models, slm)在人工智能领域正迅速获得关注。它们提供了许多优势，包括减少计算需求和更快的处理时间，使其成为各种应用的理想选择。以下是关于这些紧凑但功能强大的模型的 21 个有趣事实。
1.效率重于规模
小型语言模型优先考虑效率而不是参数的数量，使它们能够用更少的计算资源执行复杂的任务。
2.知识蒸馏
许多 slm 是通过知识蒸馏创建的，在这个过程中，较小的模型学习模仿较大模型的行为，保留了原始模型的大部分性能。
3.减少训练时间
由于其较小的尺寸，slm 通常需要较少的时间来训练，使它们更易于研究和部署。
4.更低的资源需求
slm 可以在智能手机和边缘设备等计算能力有限的设备上运行，从而扩大了 AI 应用的范围。
5.环境影响
与大型同类产品相比，slm 的能耗更低，碳足迹更小，促进了更可持续的 AI 实践。
6.实时应用程序
slm 更快的推理时间使其适合于实时应用，如语音助手和实时翻译服务。
7.模型压缩技术
修剪、量化和参数共享等技术通常用于减少语言模型的大小，而不会显著影响性能。
8.迁移学习
slm 可以使用迁移学习对特定任务进行微调，使它们能够在具有相对较小数据集的利基应用程序上表现良好。
9.适应性
slm 具有高度适应性，可以针对特定行业(如医疗保健、金融和客户服务)进行定制。
10.隐私保护
由于能够在本地设备上运行，slm 可以通过在本地处理数据而不是依赖于基于云的解决方案来帮助保护用户隐私。
11.经济的可访问性
部署 slm 的较低成本使得预算有限的小型企业和组织可以使用先进的 AI。
12.开源贡献
许多 slm 可以作为开源项目，促进 AI 社区内的协作和创新。
13.多样化的应用程序
从聊天机器人和虚拟助手，到文本摘要和情感分析，slm 正在广泛应用。
14.持续改进
随着新技术和体系结构的开发，slm 的性能不断提高，缩小了它们与更大模型之间的差距。
15.边缘 AI
slm 处于边缘 AI 的最前沿，可以在智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等设备上实现智能处理。
16.BERT 变体
许多小的语言模型都是 BERT(来自transformer的双向编码器表示)的变体，针对效率和速度进行了优化。
17.多种语言能力
slm 可以训练成理解和生成多种语言的文本，这使得它们对全球应用程序很有价值。
18.医疗保健潜力
在医疗保健领域，人们正在探索 slm 用于临床文本分析、患者记录摘要和医学研究等任务。
19.提升客户服务
slm 用于为客户服务中的聊天机器人和虚拟助理提供动力，为客户查询提供快速准确的响应。
20.教育工具
教育平台利用 slm 实现个性化学习体验、辅导系统和自动评分。
21.持续的研究
目前对 slm 的研究重点是进一步缩小其尺寸，同时增强其能力，旨在进一步实现人工智能的民主化。
