14-6 小型语言模型在商业应用中的使用指南

人工智能 (AI) 在商业领域的发展使众多工具和技术成为人们关注的焦点，其中之一就是语言模型。这些大小和复杂程度各异的模型为增强业务运营、客户互动和内容生成开辟了新途径。本指南重点介绍小型语言模型、它们的优势、实际用例以及企业如何有效利用它们。

基础知识：什么是语言模型？

语言模型是一种能够理解、生成和操纵人类语言的人工智能。它的工作原理是预测单词序列的可能性，帮助它根据收到的输入生成连贯且上下文相关的文本。

语言模型通常在多样化和广泛的数据集上进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他数字内容等各种文本。这种训练使模型能够捕捉和学习语言的结构模式、细微差别和变化，这对于生成智能响应至关重要。

现代语言模型的核心技术是神经网络，特别是被称为 Transformer 的神经网络。这些神经网络旨在处理数据序列（如文本）并学习长距离单词之间的上下文关系，从而增强模型生成连贯且符合上下文的响应的能力。

大型语言模型的到来

近年来，随着深度学习技术的重大进步、海量数据集的可用性以及计算能力的提高，GPT-3、BERT、LaMDA、Llama 和 Mistral 等大型语言模型 (LLM)声名鹊起。2022 年 ChatGPT 等模型的公开推出使 LLM 受到广泛关注，凸显了其处理各种应用的能力——从机器翻译和文本摘要到创建聊天机器人等对话代理。

这些模型使用数十亿个参数（模型内的权重）构建而成，这些参数在训练过程中会进行调整，以最大限度地减少预测误差。大量的参数使这些模型能够捕捉复杂的模式，并高效地执行各种基于语言的任务。

然而，LLM 的规模和复杂性需要大量的计算资源，这可能会给许多企业带来可访问性挑战。开发这些模型所需的大量训练通常需要高性能 GPU 和大量电力消耗，从而导致更高的运营成本和更大的碳足迹。

因此，虽然 LLM 是处理复杂多样语言任务的强大工具，但它们的部署通常更适合能够满足这些高资源需求的组织。

小语言模型：它是什么？

小型语言模型是大型语言模型的缩小版。它们旨在为需要自然语言处理能力但不需要或无法支持大型模型所需的重量级基础设施的组织提供更易于访问且资源高效的选择。

小型语言模型 (SLM) 和大型语言模型 (LLM) 之间的主要区别在于它们拥有的参数数量：

SLM 的参数数量通常从数千到数百万不等。与 LLM 相比，其规模较小。
相比之下，LLM 的参数数量要多得多，通常从数百万到数十亿甚至数万亿不等。例如，GPT-3 有 1750 亿个参数，而 GPT-4 的参数数量则更大。

参数是指从训练数据中学习到的模型组成部分。它们是模型的一部分，可通过学习过程进行调整，以更好地预测或生成结果。

LLM 中的大量参数使它们能够捕捉语言中更复杂的模式和关系，从而在各种自然语言处理任务中实现更好的性能。然而，这需要付出更高的计算要求来训练和部署这些模型。

SLM 的参数数量较少，因此更加高效且易于使用，尤其适用于计算资源或预算有限的组织。与大型模型相比，它们在特定任务上仍能表现良好，同时训练和部署速度也更快。

小型语言模型的案例

随着企业寻求高效、经济的解决方案将人工智能融入其运营，小型语言模型变得越来越受欢迎。这些模型具有以下几个优点：

成本效益：小型语言模型由于参数较少、架构较简单，因此所需的计算能力显著降低。这意味着硬件费用较低。它们的设置和维护成本也较低。由于对计算资源的需求较少，因此数据存储、处理能力和冷却等持续运营成本被最小化。
敏捷性：规模较小，可以加快迭代和部署周期。由于规模较小，小型语言模型的训练和调整速度要快得多。这可以实现更快的实验和迭代，这在商业环境中至关重要，因为快速适应新数据或不断变化的需求可以带来竞争优势。
简单性：小型语言模型更容易集成到现有业务系统中，而无需进行重大的基础设施变更。由于其规模较小且对基础设施的要求较低，公司无需彻底改造其当前的 IT 设置即可添加 AI 功能。

与大型语言模型相比，人工智能专业知识有限的企业也更容易采用小型语言模型。小型语言模型简单易用，更适合机器学习专业知识较少的团队。小型模型可以快速重新训练或适应新任务和数据集，特别适合消费者偏好和业务需求快速发展的动态行业。

什么时候应该使用小型语言模型？

小型语言模型 (SLM) 特别适合效率、成本和数据隐私是主要考虑因素的特定业务环境。以下详细介绍了企业应考虑部署小型语言模型的时机和原因：

特定的、范围有限的语言任务

目标应用：SLM 在语言处理需求明确且明确的场景中表现出色，例如解析法律文件、分析客户反馈或处理特定领域的查询。
定制：由于其尺寸，SLM 可以更轻松地在小众数据集上进行定制和微调，从而使企业无需承担更大模型的开销，即可在专门任务中实现高精度。

快速高效的语言处理

实时交互：需要实时语言处理的企业（例如交互式聊天机器人、即时客户支持或实时翻译服务）可受益于 SLM 的更快响应时间。
更低的延迟：由于 SLM 可以部署在本地服务器甚至边缘设备上，因此它们可以减少与云处理相关的延迟，使其成为速度至关重要的应用程序的理想选择。

对运营成本和资源使用的敏感性

减少基础设施要求：考虑到强大计算资源相关成本的公司发现 SLM 很有吸引力，因为它们需要的计算能力要少得多，并且可以在不太专业的硬件上运行。
经济效率：SLM 可以大幅降低与数据处理和存储相关的成本，使其成为初创企业、中型企业或 IT 预算有限的企业的经济高效的选择。

高度重视数据隐私

本地数据处理：对于数据隐私至关重要的医疗保健和金融等行业，SLM 具有优势，因为它们可以完全在内部运行。能够在本地处理数据可确保敏感数据不会超出组织边界。
遵守法规：有义务遵守严格数据保护法规（如 GDPR 或 HIPAA）的组织可能更喜欢 SLM，因为它们可以帮助保持对数据处理和存储实践的控制。

潜在用例

小型语言模型可能擅长特定任务，例如多步推理、常识推理或语言理解。根据语言模型擅长的任务，企业可以研究以下用例：

客户服务自动化：SLM 可以管理需要了解上下文和多个交互步骤的复杂客户查询。例如，在排除技术产品或服务故障时，SLM 可以根据描述的问题指导客户完成一系列诊断步骤。此外，由于小型语言模型的计算要求较低，因此它们可以以较低的延迟进行处理，这意味着更流畅的客户体验。
家庭自动化系统：小型语言模型可以为控制智能家居设备的语音助手提供支持。基本常识推理和人类语言理解对于根据上下文执行用户命令并做出适当反应至关重要，而 SLM 与 LLM 一样能够做到这一点。
虚拟助手：小型语言模型可以进一步自动化多个行业中较为琐碎的任务。在需要大量归档的行业（例如金融、法律和医疗领域），SLM 可以执行多项简单任务，例如对文档进行分类和提取实体以创建摘要或填写数据库。
内容创作：SLM 可以通过了解所请求内容的主题元素并生成上下文相关的文本来协助创作博客、报告和营销材料的内容。
代码辅助：市场上的一些 SLM 也经过训练可以生成代码。例如，微软的 Phi-2 已经输入了一些编程语言。尽管即使是最流行的大型语言模型也难以有效地编写软件代码，但小型语言模型的表现仍然足够好，可以充当开发人员的辅助编码员。

小型语言模型示例

Apple 的 OpenELM 模型

Apple 的 OpenELM 模型托管在 Hugging Face 上，是一个高效的语言模型系列，旨在公开用于训练和推理。这些模型的参数从 2.7 亿到 30 亿不等，为各种任务提供不同的性能水平。

它们在包含多个来源的数据集上进行了预训练，总计约 1.8 万亿个 token。OpenELM 专为提高效率和可扩展性而设计，在 Transformer 模型中采用逐层扩展策略。它适用于不同的应用程序，包括需要指令调整的应用程序。

微软的Phi-3

微软的 Phi-3 模型代表了小型语言模型 (SLM) 领域的重大进步。该系列中最小的模型是 Phi-3-mini。Phi-3-mini 拥有 38 亿个参数，并在 3.3 万亿个标记上进行训练。

尽管体量较小，但 Phi-3-mini 的性能与 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 等大型模型相当。它在 MMLU 基准测试中获得了 69% 的分数，该基准测试测试模型对各种语言任务的理解能力，在 MT-bench 上获得了 8.38 分，该基准测试专注于机器翻译。这些分数表明 Phi-3-mini 在一般语言理解和翻译等特定任务方面都表现出色。

Phi-3 型号的一项关键创新是它能够在较小的设备（如移动设备）上高效运行，而无需连接到云。此功能可最大限度地减少延迟并最大限度地保护隐私，使其适用于互联网连接有限或不存在的远程或移动环境中的应用程序。

Mistral 7B

Mistral 7B是 Mistral AI 开发的高性能语言模型，以其效率和相对于其规模而言的强大结果而著称。它是一个拥有 70 亿个参数的模型，针对推理、数学和代码生成等一系列任务进行了优化。

它使用仅解码器的 Transformer 架构，配备滑动窗口注意力和分组查询注意力等创新功能，可提高其速度和有效性。

在基准测试中，Mistral 7B 在各个领域都表现出优异的性能，包括常识推理、世界知识以及代码生成和数学等专业任务，其性能优于同类模型如 Llama 2 13B，并接近一些大型模型的性能。

谷歌的 Gemma 7B

Gemma 7B是 Google 新模型系列的一部分，该系列模型设计为轻量级，但性能却一流。该模型在 MMLU、GSM8K 和 HumanEval 等基准测试中取得了显著的成功，在语言理解、数学问题解决和代码生成任务方面表现出色。

Gemma 7B 采用先进的训练技术，并针对性能进行了优化，具有参数高效调整和与多个后端兼容等功能，能够在包括消费级 GPU 在内的各种硬件上快速执行。

利用小型语言模型

正如我们前面提到的，SLM 经过微调后，可以在更具体、更狭窄的任务（例如分类、摘要、内容创建和代码辅助）上表现良好，从而提供最大的价值。以下是利用小型语言模型的两种方法：

微调小语言模型

对 SLM 进行微调，将其转变为特定领域的语言模型或能够执行狭窄和特定任务的小型语言模型，比使用大型语言模型要容易得多。

由于这些模型的复杂性降低且规模较小，因此可以更有效地将其功能与特定业务需求或细分任务相结合。当训练涉及旨在增强模型在目标领域的性能的专有数据集时，尤其如此。

考虑到计算资源和所需的数据量，对较小的模型进行微调可以大大降低成本。

例如，在我们的微调方法中，我们建议从最少量的高质量数据开始建立基线。这种方法反映了行业中采用的成功策略，例如 Meta 的有针对性的数据管理，它强调了最佳数据组合的重要性，而不是单纯的数据量。

举个例子，我们仅用 800 个数据点对 Llama 3 8B 模型进行了微调，以完成一项财务分析任务。这个小型数据集是专门为训练人工智能以定义的格式和语气提供精确、清晰、一致的响应而选择的。

初步结果令人鼓舞，表明即使是有限数量的精心挑选的数据也能显著提高模型在专门任务中的输出。可以根据模型的性能和手头任务的复杂性考虑根据需要扩展数据集。

这种微调策略降低了初始成本，并允许进行灵活的调整和增强，对于执行特定功能的小型语言模型特别有效。

ParagogerAI训练营 2img.ai

用于 SLM 的 RAG

与大型语言模型 (LLM) 一样，小型语言模型可以有效利用检索增强生成 (RAG) 来增强其专业能力。RAG 是一种强大的技术，它通过集成外部信息来增强模型的响应。它通过从广泛的数据库中检索相关文档或数据，然后利用检索到的内容来丰富模型的生成过程。这种集成使模型能够生成不仅与上下文相关而且事实准确且最新的响应。

对于小型语言模型，将它们与 RAG 配对可以为它们注入额外的特定领域专业知识，使它们特别适用于有针对性的应用。

然而，这种组合的有效性在很大程度上取决于 RAG 访问的信息源的质量和相关性。对于组织来说，使用符合其特定需求的可靠、维护良好的数据源至关重要。

对于特定的狭窄任务，SLM 必须与 RAG 对齐并结合，这一点也很重要；否则，它们可能会遭受所谓的“对齐税”。

Anthropic 的一项研究发现，大型语言模型可以获得对齐奖励，即在 RLHF 之后模型性能会提高。与此同时，小型语言模型会遭受对齐税，即在 RLHF 之后模型性能会降低。

组织应实施强大的评估和监控策略，以最大限度地提高与 RAG 配对的小型语言模型的有效性。此策略对于确保 SLM 和 RAG 堆栈产生所需的输出并满足特定的操作要求至关重要。

定期评估使组织能够衡量这些模型在实际应用中的性能，并识别出任何差异或输出可能与预期结果不完全一致的领域。

通过持续监控这些系统，组织可以快速识别模型何时需要调整或重新调整。这种方法不仅有助于保持输出的准确性和相关性，还可以确保模型在任务性质或周围数据环境发生变化时保持有效。

这种主动的评估和调整对于维持 RAG 增强的小型语言模型的实用性和效率至关重要，特别是在专业或动态的应用领域。