小型语言模型 (SLM)：全面概述

社区文章发布于 2025 年 2 月 22 日

过去几年对于人工智能来说是一个爆炸性的时期，大型语言模型 (LLM) 以其强大的功能令人惊叹，并为从聊天机器人到代码助手的一切提供支持。然而，并非所有应用程序都需要 LLM 的巨大规模和复杂性，所需的计算能力使其在许多用例中不切实际。这就是为什么小型语言模型 (SLM) 应运而生，通过缩小尺寸使强大的人工智能模型更易于使用。

让我们来了解 SLM 是什么，它们是如何缩小的，它们的优点和局限性，实际用例，以及它们如何在移动和桌面设备上使用。

什么是小型语言模型？

小型语言模型 (SLM) 是传统语言模型的轻量级版本，旨在资源受限的环境（如智能手机、嵌入式系统或低功耗计算机）中高效运行。大型语言模型拥有数千亿甚至数万亿个参数，而 SLM 通常只有**100 万到 100 亿个参数**。小型语言模型虽然尺寸显著缩小，但仍保留了核心的自然语言处理 (NLP) 功能，如文本生成、摘要、翻译和问答。

有些从业者不喜欢“小型语言模型”这个词，因为数十亿参数绝不小。他们更喜欢“小型大型语言模型”，但这听起来很复杂。但大多数人还是选择了“小型语言模型”，所以就叫 SLM 了。顺便说一句，请注意，*它只是相对于大型模型而言才小。*

它们是如何缩小的？

缩小语言模型的过程涉及多种技术，旨在在不牺牲过多性能的情况下减小其尺寸。

知识蒸馏：利用从大型“教师”模型转移的知识来训练一个较小的“学生”模型。
剪枝：移除神经网络架构中冗余或不那么重要的参数。
量化：降低计算中使用的数值精度（例如，将浮点数转换为整数）。

小型语言模型的示例

许多小而强大的语言模型已经出现，证明大小并非一切。以下示例是参数范围从 10 亿到 40 亿的 SLM

Llama3.2-1B – 一个由 Meta 开发的10 亿参数变体，针对边缘设备进行了优化。
Qwen2.5-1.5B – 一个来自阿里巴巴的模型，专为多语言应用设计，拥有15 亿参数。
DeepSeeek-R1-1.5B - DeepSeek 的第一代推理模型，由 Qwen2.5 蒸馏而来，拥有15 亿参数。
SmolLM2-1.7B – 来自 HuggingFaceTB，一个最先进的“小型”（17 亿参数）语言模型，在专门的开放数据集（FineMath、Stack-Edu 和 SmolTalk）上进行训练。
Phi-3.5-Mini-3.8B – 微软小而强大的开放模型，拥有38 亿参数，针对推理和代码生成进行了优化。
Gemma3-4B - 由 Google DeepMind 开发，这个轻量但强大的40 亿参数模型支持多语言和多模态。

还有其他更强大的小型语言模型：Mistral 7B、Gemma 9B 和 Phi-4 14B（虽然我不确定拥有 140 亿参数的 Phi-4 是否仍符合“小型”的定义，但它非常强大 :)

小型语言模型的优点

计算要求低——可以在消费级笔记本电脑、边缘设备和手机上运行。
能耗更低——高效的模型减少了功耗，使其更环保。
推理速度更快——更小的模型可以快速生成响应，非常适合实时应用程序。
设备端 AI——无需互联网连接或云服务，增强了隐私和安全性。
部署成本更低——更低的硬件和云成本使初创公司和开发人员更容易使用 AI。
可定制性：易于针对特定领域任务进行微调（例如，法律文件分析）。

小型语言模型的局限性

尽管 SLM 具有诸多优势，但它们也伴随着一些权衡：

范围狭窄：在训练领域之外的泛化能力有限（例如，医疗 SLM 难以处理编码）。
偏见风险：如果数据集未经仔细筛选，较小的数据集可能会放大偏见。
复杂性降低：较小的模型可能难以处理需要深入理解上下文的高度细致或复杂的任务。
鲁棒性较差：在模糊场景或面对对抗性输入时，它们更容易出错。

小型语言模型的实际应用

尽管存在局限性，SLM 仍有广泛的实际应用。

聊天机器人和虚拟助手：高效到足以在移动设备上运行，同时提供实时交互。
代码生成：Phi-3.5 Mini 等模型协助开发人员编写和调试代码。
语言翻译：轻量级模型可以为旅行者提供设备端翻译。
摘要和内容生成：企业使用 SLM 生成营销文案、社交媒体帖子和报告。
医疗保健应用：用于症状检查和医学研究的设备端人工智能。
物联网和边缘计算：在智能家居设备上运行人工智能，无需依赖云服务。
教育工具：辅导系统可以利用 SLM 实时生成个性化解释、测验和反馈。

在边缘设备上运行小型语言模型

SLM 将 AI 功能直接带到您的智能手机（使用 PockPal）或 PC（使用 Ollama），提供离线访问、增强的隐私和更低的延迟。

使用 PocketPal 在移动设备上运行 SLM

对于有兴趣亲身体验 SLM 的用户，PocketPal AI 应用程序提供了一种直观的方式，可以直接在智能手机上与这些模型进行交互，而无需互联网连接。无论您是想起草电子邮件、集思广益还是快速获取答案，PocketPal 都能提供由优化的 SLM 提供支持的无缝界面。其离线功能确保您的查询保持私密。

功能

离线 AI 助手：在您的设备上直接运行语言模型，无需互联网连接。
模型灵活性：下载并在多个 SLM 之间切换——例如 Phi、Gemma、Qwen 及其他。
自动卸载/加载：当应用程序在后台运行时，通过卸载模型自动管理内存。
推理设置：自定义模型参数，如系统提示、温度、BOS 标记和聊天模板。
实时性能指标：在 AI 响应生成过程中查看每秒标记数和每个标记毫秒数。

在 iOS 和 Android 上下载 PocketPal AI

使用 Ollama 在 PC 上运行 SLM

Ollama 是一款开源工具，可简化 SLM 在 PC 上的部署。

本地管理：以最少的设置运行 Llama3.2-1B 或 Phi-3.5 Mini 等模型。
GPU 优化：利用消费级 GPU 加快推理速度。
自定义工作流：将 SLM 集成到数据管道或创意工具中（例如，自动化代码审查）。

Ollama 入门

从 ollama.com 安装 Ollama
打开终端并下载模型

ollama pull qwen2.5:1.5b

交互式运行模型

ollama run qwen2.5:1.5b

此设置支持本地 AI 聊天机器人、编码助手和文档摘要，无需云服务。

微调小型语言模型

SLM 最令人兴奋的方面之一是它们通过微调实现的适应性。通过让 SLM 接触特定领域的数据集，您可以增强其在利基应用中的性能。

例如

对法律文件模型进行微调，以创建合同分析助手。
训练 SLM 处理技术手册，为工程师提供故障排除指南。

微调 SLM 有几种方法：

完全微调——用新数据重新训练所有参数（需要大量计算）。
LoRA (Low-Rank Adaptation)——只微调少量层，使其轻量高效。
适配器和提示微调——添加额外层或优化提示以引导模型响应。

示例：使用 Hugging Face 的 peft 库进行 LoRA 微调

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gemma-2-2b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1)
model = get_peft_model(model, config)

# Train the model on new data...

微调不仅提高了准确性，还确保模型与您的独特需求紧密契合。