SLM是什麼？探索小型語言模型的未來趨勢
閱讀時間約 2 分鐘
LLM（大型語言模型）在當今AI時代如日中天，其中的代表性技術GPT正改變著我們的生活。透過提問，任何人都可以利用GPT生成豐富多樣的文字或圖片，無論是日常對話、創意寫作，還是專業應用，GPT都能應對自如。然而，隨著技術的進步，SLM（小型語言模型）也開始嶄露頭角，被譽為未來的趨勢之一。
什麼是SLM「小型語言模型」?
我原本對於SLM有些誤解：難道是適用在中小型公司嗎？可以公開使用嗎？具有行業針對性？為什麼會需要「小型」，大型語言模型這麼多的訓練不是更準確嗎？
起源是因爲LLM的訓練成本非常昂貴，拿ChatGPT來參考，光初始投入成本約為 8 億美元，每日電費在 5 萬美元左右，更遑論其他費用的支出，即使是Fine-tuning(微調)，也不是一般公司可以負擔得起 ，所以就衍生出了SLM這樣的產物。
為讓大家更了解兩者差異，提供以下LLM跟SLM的比較表：
相較於LLM，雖然在規模上小了許多，但其應用潛力卻不容小覷。SLM具有更高的效率、更低的資源消耗以及更快的響應速度，這些優勢使其在特定領域的應用中顯得尤為突出。例如，在需要高精度且低延遲的場景中，SLM的優勢尤為明顯。隨著邊緣計算和物聯網技術的發展，SLM能夠在更小的設備上運行，例如：手機、眼鏡等載體上，提供即時的智能化服務。
SLM是高效、低資源消耗的快速響應小型語言模型。
SLM適合應用於多個行業。以下是可能會優先開始採用SLM的行業：
- 金融服務：
- 風險管理：實時分析市場數據和交易行為，幫助金融機構快速識別和應對風險。
- 處理常見問題：回答常見客戶問題，如帳戶餘額查詢、轉賬操作等，減少人工客服的負擔。
- 醫療健康：
- 客製化醫療建議：根據患者健康數據和病史，快速生成治療方案或健康建議。
- 零售與電子商務：
- 智能客服：即時回應客戶查詢，提高客服效率並提升客戶滿意度。
- 個性化推薦：根據用戶瀏覽和購買行為，快速生成精準的產品推薦，提高轉化率。
未來，LLM和SLM將形成互補態勢，各自發揮特長。LLM在大型數據處理和複雜問題解決方面將繼續扮演重要角色，而SLM則在快速響應和高效運算中展現其價值。這種技術的多元化發展，將帶來更智能化和便捷的生活體驗，推動各行各業的創新發展！
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大家好 👋
我是朵小芸☁️ 現職AI PM
隨手分享我的草味人生
也做一些AI的小小心得分享
希望自己累積到有天能綻放花香🌻
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在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
這是我看過最好的AI科普影片了；現在流行的GPT使用的大語言模型 (large language model, LLM), 是把每一個單字都當作一個高維度向量
影片中GPT3共儲存50257個英文單字, 每
小語言模型SLM急起直追
這次財報上，我關注到了這個陌生的詞，SLM。查了一下，原來是Small Language Model。
我們還持續創新，為客戶提供最好的前沿模型和開源模型、大型語言模型和小型語言模型的選擇。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型 (LLM) 在最近幾年取得了重大進展，並引起了人們對生成式AI將如何影響工作方式的廣泛重視。雖然 LLM 具有強大的文本生成、翻譯和理解能力，但它們對工作的影響仍然是一個複雜且充滿爭議的話題。
本文摘要自MIT 史隆管理評論，分析LLM 對工作帶來的影響。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」。
Prompt Pattern 是給予LLM的指示，並確保生成的輸出擁有特定的品質（和數量）。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
對於熱衷於語言科技的你，
大語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的發展無疑是一個革命性的進展。
從傳統的規則系統到基於深度學習的方法，
LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
這不僅是技術上的飛躍，
更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大
在當今快速變化的數位時代，企業面臨著前所未有的數據處理需求。為了應對這些挑戰，企業紛紛建立自己的大型語言模型（LLM），利用大量數據進行訓練，讓模型能夠理解並生成自然語言，從而實現人機協作，優化業務流程並提升客戶體驗。
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小語言模型SLM急起直追
這次財報上，我關注到了這個陌生的詞，SLM。查了一下，原來是Small Language Model。
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大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
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更是開啟了新的應用和可能性。
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