SLM 系列 – Iterate.ai ： 可持续智能的战略甜蜜点

快速阅读: 《计算机周刊》消息，SLM的优势在于更快的训练速度、更低的环境影响和更可持续的成本。相比LLM使用高达万亿参数，SLM仅用不到百亿参数，通过RAG微调只需七万参数。SLM适用于特定场景，与LLM相比，可在普通CPU或GPU上高效运行，降低硬件成本，提高业务灵活性。此外，SLM在特定领域性能更优，提供更精准的解决方案，且环境影响较小。

SLM的优势：更快的训练速度，减少的环境影响，以及可持续的成本。

相比之下，大型语言模型（LLM）像高压水枪一样喷射——用多达一万亿个参数淹没问题——而SLM则使用不到一百亿个参数生成输出。通过使用检索增强生成（RAG）进行微调，效率提升更加显著，仅需七万个参数即可实现优秀的效果。尽管SLM在特定应用场景中表现出色，而非通用应用，但战略性部署这两种技术的公司能够获得竞争优势。就像选择电动工具和手工工具一样，组织可以根据每个任务选择最适合的方法，从而在不牺牲性能的情况下最大化效率。

硬件经济性讲述了一个引人注目的故事。虽然LLM需要昂贵的专业GPU服务器，但SLM可以在神经处理单元（NPU）、普通中央处理器（CPU）或少量GPU配置上高效运行。这直接影响到成本，即训练时间从几个月缩短到几周，大大提升了整个AI生命周期中的业务灵活性。更重要的是，SLM的专注设计通常在其特定领域内提供更优性能，超越了通用LLM的表现。

更高的精度使AI工程团队能够更快地准确满足业务需求，缩短产品上市时间，同时提供更精细、更具针对性的AI解决方案。随着LLM因巨大的生态足迹受到越来越多批评——关于其电力消耗堪比小国、耗尽水资源并产生大量碳排放的严厉报道——SLM为商业提供了负责任的替代方案。

(以上内容均由Ai生成)