LLM之外的性价比之选，小语言模型
电子发烧友网报道（文/周凯扬）大语言模型的风靡给AI应用创造了不少机会，无论是效率还是创意上，大语言模型都带来了前所未有的表现，这些大语言模型很快成为大型互联网公司或者AI应用公司的杀手级产品。然而在一些对实时性要求较高的应用中，比如AI客服、实时数据分析等，大语言模型并没有太大的优势。
在动辄万亿参数的LLM下，硬件需求已经遭受了不小的挑战。所以面对一些相对简单的任务，规模较小的小语言模型（SLM）反而更加适合。尤其是在端侧的本地AI模型，在低功耗算力有限的边缘AI芯片支持下，小语言模型反而更适合发挥最高性能，而不是促使硬件一味地去追求更大规模模型的支持。
微软Phi
2023年，微软推出了一个基于Transformer架构的小语言模型Phi-1，该模型只有13亿参数，且主要专注于基础的Python编程，实现文本转代码。整个模型仅仅用到8块A100 GPU，耗时四天训练完成的。
这也充分说明了小语言模型的灵活性，在LLM普遍需要成百上千块GPU，花费数十乃至上百天的时间完成模型的训练时，SLM却只需要千分之一的资源，就可以针对特定的任务打造适合的模型。
近日，微软对Phi模型进行了全面更新，推出了Phi-3-mini、Phi-3-small和Phi-3-medium三个版本。其中Phi3-mini是一个38亿参数的小语言模型，同步推出的Phi-3-small和Phi-3-medium分别为70亿参数和140亿参数的模型。
Phi-3-mini有支持4K和128K两个上下文长度的版本，也是这个规模的模型中，第一个支持到最高128K上下文长度的版本，微软声称其性能甚至超过不少70亿参数的大模型。通过在搭载A16芯片的iPhone14上测试，在纯粹的设备端离线运行下，Phi-3-mini可以做到12 token每秒的速度。
谷歌Gemma
在Gemini模型获得成功后，基于大语言模型框架Gemini，谷歌也开发了对应的轻量小语言模型Gemma。Gemma分为20亿参数和70亿参数的版本，其中20亿参数的Gemma可以在移动设备和笔记本电脑上运行，而70亿参数的版本则可以扩展至小型服务器上。虽然资源占用不高，但Gemma在各项基准测试中，依然可以与更大规模的模型相媲美，比如130亿参数的Llama-2等。
此外，谷歌不仅提供了预训练版本的Gemma，也支持通过额外的训练来实现模型调优，用于修改Gemma模型的行为，提高其在特定任务上的表现，比如通过人类语言互动进行训练，提高聊天机器人中响应式对话输入的表现等。
Gemma与Llama-2的性能对比/谷歌
在对运行设备的要求上，Gemma自然比不上大哥Gemini，但谷歌与英伟达合作，针对从数据中心到云端再到RTX AI PC的GPU都进行了优化，这样一来不仅具有广泛的跨设备兼容性，也能确保扩展性和高性能的双重优势。
写在最后
小语言模型的出现为行业带来了新的选择，尤其是在大多数大模型应用还是在不断烧钱的当下，小语言模型加速落地的同时，也提供了训练成本更低的解决方案。但与此同时，小语言模型的缺陷依然不可忽视，比如其规模注定了无法存储足够的“事实性知识”，其次这类小语言模型很难做到多语言支持。但我们必须认清小语言模型的存在并不是为了替代大语言模型，而是提供一个更加灵活的模型方案。
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