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本文，我们将深入了解2024年备受瞩目的十五款小型语言模型（SLMs），它们分别是Llama 3.1 8B、Gemma2、Qwen 2、Mistral Nemo、Phi-3.5等。这些SLMs以其精巧的体积和高效率著称，它们不需要依赖庞大的服务器资源，这与它们的大型语言模型（LLMs）对手形成了鲜明对比。它们为速度和实时性能而生，甚至能在智能手机、平板电脑或智能手表上流畅运行。
来源：Lu et al., 2024(https://arxiv.org/pdf/2409.15790)
我们即将展开的旅程将带领我们检视这些SLMs的卓越之处、潜在的不足，以及它们各自独有的特色。
首先，让我们聚焦于Qwen2，这是一款涵盖0.5B、1B至7B参数范围的模型系列。对于追求极致轻量化应用的开发者而言，0.5B版本无疑是理想之选。而对于那些需要更强大模型来执行摘要或文本生成等任务的用户，7B版本将提供无与伦比的性能。Qwen2模型在速度与效率并重的实用场景中大放异彩，尤其适合对快速响应或资源受限的应用场景。
接下来，我们有Mistral Nemo 12B，这款拥有12B参数的模型在处理复杂的自然语言处理（NLP）任务，如语言翻译和实时对话系统方面表现出色。它与Falcon 40B、Chinchilla 70B等模型同台竞技，却能在无需庞大基础设施的条件下本地运行，实现了复杂性与实用性的完美结合。
Llama 3.1 8B，这款携带8B参数的模型，在功能与效率之间取得了令人赞叹的平衡。它在问答和情感分析等任务中表现出类拔萃。对于那些急需快速结果而又不愿牺牲计算能力的用户，Llama 3.1 8B提供了一个性能与速度并重的优选。
Pythia系列，参数从1.6亿延伸至28亿，这一系列模型专为推理和编程技能任务量身定制。对于软件开发者，Pythia在处理结构化、逻辑性任务方面的能力无人能出其右。它在编码和推理任务上的表现超越了GPT-Neo等其他模型，尽管在更广泛的语言任务中可能会有所波动。Pythia的公共训练透明度和定制选项令人印象深刻，它的灵活性使其成为适应特定需求的强有力工具。
Cerebras-GPT，这款参数在1.11亿至27亿间变动的高效快速模型，专为资源有限但对性能有高要求的环境设计。与GPT-3或LLaMA 13B等大型模型相比，Cerebras-GPT虽在广泛训练上或有不及，但其遵循Chinchilla缩放法则，展现出极高的计算效率。对于那些追求可扩展性和效率的用户，Cerebras-GPT无疑是最佳选择。
Phi-3.5，这款38亿参数的模型，以其128K令牌的上下文长度独树一帜。它能够处理长文档或多轮对话任务，且不会丢失上下文，同时支持多语言，成为Llama 13B和GPT-3.5等模型的强有力竞争者，且计算需求相对较低。它在文档摘要、多语言任务和逻辑推理方面的表现令人期待。
StableLM-Zephyr，这款30亿参数的小型语言模型，在提供精确性和速度方面表现出色。它在边缘系统或资源受限设备中，面对需要快速决策的环境时，能提供出色的表现。StableLM-Zephyr在推理甚至角色扮演任务中同样游刃有余，虽然在处理写作或编码等复杂任务时可能不及大型模型，但考虑到其体积，它的表现已足够令人称赞。若速度和效率是您的首要考量，StableLM-Zephyr无疑是个坚实的选择。
TinyLlama，这款11亿参数的紧凑模型，以其出色的效率在移动和边缘设备上的表现令人印象深刻。在现实世界的任务中，尤其是在常识推理方面，TinyLlama甚至超越了Pythia-1.4B等模型。尽管它可能缺乏LLaMA 13B等大型模型的原始计算能力，但它在性能与资源效率之间取得了巧妙的平衡，使其成为资源受限环境中的理想选择。
MobileLLaMA，这款为移动和低功耗设备设计的LLaMA专用版本，拥有14亿参数，旨在在性能与效率间找到平衡点。它针对移动设备中的低延迟AI应用进行了优化。无论是MobileLLaMA-1.4B还是MobileLLaMA-2.7B版本，都在速度上超越了TinyLLaMA 1.1B等小型模型，并与OpenLLaMA 3B不相上下，且速度提升约40%。对于需要设备上实时AI的用户，MobileLLaMA无疑是完美的伴侣。
LaMini-GPT，这款参数介于7.74亿至15亿的模型，专为多语言任务设计，它在资源受限的环境中表现出色，能够处理多种语言而不需要大量计算资源。LaMini-GPT通过从GPT家族的大型模型中进行知识蒸馏而开发，这使得它在遵循指令的任务中表现出色。尽管它在特定任务上表现出色，但对于需要深入上下文理解或更广泛文本生成的应用，它可能不是最佳选择。如果您寻求的是快速且高效的解决方案，尤其是在多语言场景下，LaMini-GPT是一个可靠的选择。
Gemma2，这款20亿参数的模型，若您考虑本地部署，它将展现出卓越的性能。它轻量级且高效，非常适合文本生成或翻译等任务。与OpenAI o1-preview等重量级选手相比，Gemma2更专注于实时应用而非复杂推理。对于边缘计算，它是GPT-3.5或Llama 65B等资源密集型模型的完美替代品。
MiniCPM，这款参数在10亿至40亿之间的模型，在性能与资源效率之间取得了良好的平衡。它旨在轻松处理一般语言任务，并在众多应用中提供可靠的性能，是一个全能的选择。MiniCPM虽小，但其性能可与Mistral-7B和LLaMA 7B等大型模型相媲美。它特别针对英语和中文的语言处理进行了优化，使其成为资源有限环境中的高效轻量级替代品。
OpenELM，这款参数在2.7亿至30亿之间的灵活且可适应的模型，专为需要多任务处理和低延迟响应的环境设计。由苹果公司开发，OpenELM专注于能源效率和设备上的AI应用。它与MobiLlama和OLMo等模型竞争，在针对特定任务进行调整时显示出显著的改进。凭借其广泛的参数范围，OpenELM针对更小、更受限的环境进行了优化。
DCLM，这款10亿参数的模型，专为常识推理设计。它在需要理解和逻辑推断的真实世界任务中表现出色。DCLM在语言理解和推理方面表现出色，尤其是其70亿参数版本。它与LLaMA 2 (7B)和Mistral 7B等模型竞争，在常识推理和逻辑推断任务中表现同样出色。DCLM针对需要效率和较少计算资源的真实世界应用进行了高度优化，因此当您拥有需要强大性能而不需要重型基础设施的环境时，DCLM是一个很好的选择。
Fox，这款16亿参数的模型，专为速度和效率而生。它为移动应用优化，保持低延迟至关重要。Fox在不消耗过多计算能力的情况下提供快速响应。
| 模型名称 | 参数 | 开源 | 主要特点 |
|---|---|---|---|
| Qwen2 | 0.5B, 1B, 7B | 是 | 可扩展，适用于各种任务 |
| Mistral Nemo 12B | 12B | 是 | 复杂的自然语言处理任务，本地部署 |
| Llama 3.1 8B | 8B | 是* | 平衡性能和效率 |
| Pythia | 160M - 2.8B | 是 | 专注于推理和编码 |
| Cerebras-GPT | 111M - 2.7B | 是 | 计算效率高，遵循Chinchilla缩放法则 |
| Phi-3.5 | 3.8B | 是** | 长上下文长度（128K令牌），多语言 |
| StableLM-zephyr | 3B | 是 | 快速推理，边缘系统高效 |
| TinyLlama | 1.1B | 是 | 移动和边缘设备高效 |
| MobileLLaMA | 1.4B | 是 | 为移动和低功耗设备优化 |
| LaMini-GPT | 774M - 1.5B | 是 | 多语言，指令跟随任务 |
| Gemma2 | 9B, 27B | 是 | 本地部署，实时应用 |
| MiniCPM | 1B - 4B | 是 | 平衡性能，英文和中文优化 |
| OpenELM | 270M - 3B | 是 | 多任务处理，低延迟，节能 |
| DCLM | 1B | 是 | 常识推理，逻辑推理 |
| Fox | 1.6B | 是 | 为移动应用速度优化 |
通过这个表格，我们总结了上述所有内容，展示了各模型的参数、开源状态和主要特点。这些SLMs在许多方面证明了，规模小并不意味着能力弱，反而在很多情况下，它们更加智能和灵活。预计这些SLMs将更多地融入到我们的日常生活中。so，找到合适的模型来完成工作是关键——在很多情况下，合适的模型可能只是小而敏捷的。