在LLM上使用SLM進行有效解決問題-Analytics Vidhya

摘要：

• 小型語言模型(SLM) 專為效率而設計。在資源匱乏、實時性和隱私敏感的環境中，它們比大型語言模型(LLM) 更勝一籌。
• 最適合專注型任務，尤其是在領域特異性、控制性和可解釋性比通用知識或創造力更重要的情況下。
• SLM 並非LLMs 的替代品，但在精度、速度和成本效益至關重要時，它們是理想之選。

技術幫助我們用更少的資源取得更多成就。它一直是推動者，而非驅動者。從蒸汽機時代到互聯網泡沫時期，技術的威力在於它幫助我們解決問題的程度。人工智能(AI) 以及最近的生成式AI 也不例外！如果傳統的機器學習模型最適合一項任務，則無需使用我們尚無法解釋其輸出的深度學習模型。大型語言模型(LLM) 也是如此。更大並不意味著更好。本文將幫助您確定何時在特定問題陳述中使用小型語言模型(SLM) 而不是大型語言模型(LLM)。

目錄

• 驅動SLM 選擇的核心因素
  • 資源限制
  • 延遲和實時要求
  • 領域特異性和微調效率
  • 可預測性和控制性
  • 可解釋性和調試
• 案例研究和實際示例
  • 嵌入式系統和物聯網
  • 金融服務自動化
  • 醫療診斷工具
  • 利基平台的代碼生成
  • 本地化語音助手
• 選擇合適的模型：決策框架
• 平衡的觀點：SLM 的局限性
• 結論
• 常見問題

驅動SLM 選擇的核心因素

小型語言模型是可應用於各種自然語言處理(NLP) 任務的多功能工具。在決定使用LLM 還是SLM 時，問題不僅僅是模型能做什麼，而是用例需要什麼。 SLM 並非試圖與LLM 的規模或通用性競爭。它們的真正優勢在於高效、專注和上下文適用。

讓我們來看看哪些核心因素可以使小型語言模型更具優勢。

資源限制

硬件限制：

在許多情況下，在移動設備、微控制器或邊緣系統上部署模型不僅僅是錦上添花——它是唯一可行的選擇。在這些環境中，每兆字節和每毫秒都至關重要。 SLM 足夠輕量級，可以在這些限制內工作，同時仍然足夠智能以提供價值。

我們說的是可以在樹莓派或智能手機上運行的模型，而無需後台的互聯網連接或大型GPU。這對於智能家電、可穿戴設備或偏遠地區嵌入式系統等離線應用程序至關重要。

示例：偏遠村莊中經濟型物聯網設備上的實時翻譯。

成本敏感性：

有時，問題不在於硬件——而在於規模。如果您每天要處理數百萬個低複雜度請求（例如自動標記支持票證或生成基本摘要），則LLM 在財務和運營方面都過於繁瑣。

SLM 提供了一種替代方案。您可以對它們進行一次微調，在本地基礎設施或適度的GPU 上運行它們，並跳過LLM API 的持續成本。這對於內部工具、面向客戶的實用程序以及高容量、重複性NLP 任務非常有意義。

示例：在不超出預算的情況下自動化每天100,000 個支持響應。

延遲和實時要求

關鍵應用：

在某些用例中，速度並非奢侈品——而是硬性要求。考慮一下即使延遲1-2 秒也是不可接受的應用程序：接收語音命令的無人機、對移動做出反應的增強現實係統或嵌入在汽車中的語音助手。在這些情況下，決策是實時發生的，模型沒有時間進行繁重的計算或云端往返。

由於其體積小巧和復雜性降低，SLM 提供了本地運行的低延遲推理，使其成為需要毫秒級響應時間的時效性任務的理想選擇。

示例：立即（而不是幾秒鐘後）解釋語音命令以使無人機著陸。

本地化處理：

延遲不僅僅是速度問題；它也是獨立性問題。依賴互聯網訪問意味著為您的應用程序增加了漏洞：網絡中斷、帶寬限制和隱私風險。相比之下，SLM 可以完全在設備上部署，使您可以擺脫對雲依賴的束縛。

這在醫療保健或金融科技等隱私敏感領域尤其寶貴，在這些領域，將數據保存在設備上既是性能選擇，也是合規性要求。

示例：偏遠地區的智能健康亭，即使離線也能運行，在不向雲端發送任何信息的情況下處理患者查詢。

領域特異性和微調效率

目標專業知識：

關於AI 最大的誤解之一是認為更大的模型總是意味著更好的答案。但在實踐中，當您處理諸如醫療報告標記、合同條款分類或利基代碼生成等專業化任務時。您不需要整個互聯網的知識。您只需要對特定領域有深入的了解。

SLM 可以快速有效地對特定領域的數據進行微調，並且在這些狹窄的任務上往往優於LLM，僅僅是因為它們接受過關於重要內容的訓練，而沒有其他內容。

示例：專門針對法律合同進行訓練的模型，比通用LLM 更好地進行條款標記。

減少數據需求：

訓練或微調LLM 通常需要訪問海量、多樣化的數據集和大量的GPU 時間。另一方面，SLM 可以使用更小、更精選的數據集快速完成任務，這意味著更快的實驗、更便宜的開發週期以及更少的圍繞數據治理的開銷。

這使初創企業、研究人員和擁有有限標記數據或計算資源的內部團隊能夠受益。

示例：使用5,000 個帶註釋的客戶查詢對SLM 進行微調，以構建您產品的智能聊天機器人，而無需研究實驗室的預算。

可預測性和控制性

輸出一致性：

在實際部署中，一致性通常比創造力更有價值。例如，如果您要生成發票摘要、SQL 查詢或合規性清單，則需要輸出精確，而不是每次都進行創造性地改寫。

由於其體積小巧和訓練範圍狹窄，SLM 的行為往往更確定性。當經過良好微調時，它們會產生高度可重複的輸出，使其成為依賴結構化、模板化格式的用例的理想選擇。這不僅僅是一個技術上的細節；在許多企業工作流程中，這是一個業務需求。

將其與LLM 進行比較，LLM 可能會在會話之間略微改變其措辭，或生成冗長、格式不規範的響應。雖然這種可變性在頭腦風暴或自然對話中可能很有用，但在結構化環境中可能會帶來不必要的風險或摩擦。

示例：生成結構化的醫療摘要或自動稅務報告，其中每個字段都有固定的格式，這需要SLM 提供的可預測行為。

可解釋性和調試

讓我們為所有讀者解釋這些術語：

可解釋性是指理解模型為何做出特定預測或決策的能力。例如，哪些特徵或訓練示例導致了某種分類或輸出？

調試是指診斷、跟踪和修復模型中不良行為的能力，例如錯誤分類或生成的響應中的邏輯錯誤。

在現實世界中的AI 工作流程中，這些不是可選的；它們至關重要！您需要能夠信任系統、證明其輸出的合理性并快速排除故障。

SLM 具有較小的架構和特定領域的訓練，更容易審核。您通常可以將模型預測與特定的訓練示例或提示結構相關聯。並且由於訓練週期更快，即使對於小型團隊來說，迭代調試和改進也更容易實現。

示例：在法律科技應用程序中，如果SLM 將合同條款標記為不合規，則領域專家可以快速將該決策追溯到模型對類似條款的訓練，確認邏輯，並在需要時進行相應調整。

相比之下，解釋大型LLM 的行為通常感覺像是試圖反向工程海洋。

案例研究和實際示例

理論是宏偉的，但現實世界的應用真正將小型語言模型(SLM) 的潛力帶入生活。以下是五個SLM 不僅可行而且最佳的場景。這些示例涵蓋了行業和問題類型，展示了較小的模型如何在沒有過量的情況下產生影響。

嵌入式系統和物聯網

用例：偏遠農業地區的智能灌溉。

想像一下在連接不穩定的農業地區部署的智能灌溉系統。它需要分析傳感器數據，例如土壤濕度、濕度和天氣預報，並為當地農民生成可操作的摘要和見解。

SLM 直接嵌入到基於傳感器的設備中，以解釋來自濕度檢測器、溫度監測器和天氣API 的傳入數據流。模型不是將原始數據上傳到雲端，而是本地生成自然語言摘要或“下一步操作”建議供農民使用——例如，“今天的灌溉水平最佳；無需灌溉。”

SLM 如何提供幫助：

• 部署在微控制器（例如ARM Cortex-M 處理器）上
• 減少通信開銷和延遲
• 支持在沒有可靠互聯網的地區進行決策

在這裡，SLM 可以直接部署在邊緣設備上，解釋模式並建議灌溉時間，而無需依賴雲服務器。這不僅僅是方便的問題，還涉及控制、成本效益和自主性。

為什麼SLM 更適合這裡？

• 極低的功耗要求
• 本地實時分析
• 無需持續訪問互聯網

此用例演示了AI 如何擴展到基礎設施級系統而無需繁重的計算負擔。

金融服務自動化

用例：零售銀行應用程序中的實時交易分類和警報。

在金融領域，一致性和延遲至關重要。在對數千筆每日交易進行分類、檢測異常或自動生成模板化電子郵件以進行監管更新時，幾乎沒有模棱兩可或錯誤的空間。

SLM 經過微調，可以識別交易模式並對其進行分類；例如，“公用事業”、“訂閱”、“業務費用”。它還會標記偏離預期用戶行為的異常情況，為支持人員生成模板化警報或下一步建議。

SLM 如何提供幫助：

• 以毫秒級的速度處理數千個並發查詢
• 提供可靠的、結構化的輸出，而不會出現幻覺
• 在具有強大審計跟踪的內部基礎設施上經濟高效地運行

SLM 在這里大放異彩，因為它們提供了可預測的、高速的響應。它們使用您機構的數據和術語進行微調，可以可靠地運行，而不會出現大型LLM 的開銷（或不可預測性）。

為什麼SLM 更適合這裡？

• 毫秒級的響應時間
• 降低幻覺或偏差的風險
• 更易於審核和維護

而且，由於它們可以經濟高效地大規模運行，因此非常適合需要精度而不是詩歌的內部工具。

醫療診斷工具

用例：當地診所的初步分診助手。

想像一下一家連接有限且沒有云服務器的偏遠診所。診所工作人員需要快速的分診幫助：總結病歷、識別風險標誌以及優先處理危急病例。

一個針對精選的醫療病史和症狀描述語料庫進行微調的SLM 支持護士優先處理患者病例。它突出顯示關鍵風險指標（例如，“長時間發燒”、“呼吸短促”）並將它們映射到基於預定義臨床規則的可能疾病。

SLM 如何提供幫助：

• 完全離線運行——沒有患者數據離開場所
• 保持醫療語言和術語的一致性
• 由於行為可解釋，因此更容易認證和證明

在此部署大型模型是不可行的。但是，一個經過良好訓練的SLM（託管在本地基礎設施上）可以在不將敏感患者數據暴露給外部系統的情況下提供此支持。

為什麼SLM 更適合這裡？

• 支持隱私優先的本地部署
• 針對特定領域的醫療詞彙進行微調
• 提供一致的、可解釋的結果

在醫療保健等受監管行業中，SLM 不僅節省資源——還有助於維護信任。

利基平台的代碼生成

用例： Arduino 或ESP32 微控制器固件的快速原型設計。

並非每個開發人員都在構建下一個Web 應用程序。有些開發人員正在編程物聯網設備、Arduino 板或低級微控制器——在這些地方，內存緊張且要求特定。

一個針對嵌入式系統代碼（例如，MicroPython、C ）進行訓練的SLM 幫助開發人員為傳感器、電機控制循環或網絡配置生成設置函數。它直接集成到IDE 中，從而提高了開發人員的生產力。

SLM 如何提供幫助：

• 與LLM 代碼助手相比，推理速度更快
• 由於針對特定硬件的語法進行集中訓練，因此精度更高
• 可以定期針對最新的平台更新進行再訓練

針對這些環境的MicroPython 或C 代碼庫進行訓練的SLM 可以生成緊湊的、語法正確的代碼片段，這些片段適合平台約束。而且，由於問題空間定義明確，因此模型不需要數十億個參數就能獲得正確的結果。

為什麼SLM 更適合這裡？

• 針對狹窄領域進行高效微調
• 在硬件受限的環境中進行快速原型設計
• 適合嵌入式平台的可預測輸出

對於重視速度、範圍控制和開發人員自主性的團隊來說，這是一個明顯的勝利。

本地化語音助手

用例：農村治理應用程序的多語言語音支持。

讓我們從印度農村的一個場景開始。多語言語音助手幫助用戶檢查天氣預報、訪問政府計劃或管理他們的日曆——所有這些都使用當地方言。

在LLM 上運行此操作將意味著數據隱私權衡和高成本。但是，使用SLM，所有處理都可以在設備本地進行。它速度快、私密且即使沒有互聯網也能工作。

一個針對當地方言和特定文化措辭進行微調的SLM 嵌入到低成本Android 手機上的語音啟用應用程序中。用戶可以提出諸如“下次小麥補貼何時發布？”之類的問題，並以他們的語言接收準確的、上下文相關的響應，即使離線也是如此。

SLM 如何提供幫助：

• 不依賴雲或互聯網
• 更好地遵守政府數據的隱私規定
• 可以通過小型更新周期適應區域細微差別

為什麼SLM 更適合這裡？

• 針對低連接區域的離線功能
• 通過避免數據傳輸來尊重用戶隱私
• 使用特定方言的訓練進行文化適應

這就是SLM 超越技術選擇的地方；它們成為數字融合的橋樑。

選擇合適的模型：決策框架

這是一個簡化的決策表，可幫助指導模型選擇：

決策因素	SLM	LLM
部署環境	邊緣設備、移動設備、低計算量	雲或高性能服務器
預算	嚴格或有限	靈活或企業級
需要實時響應	是（亞秒級延遲）	否或可接受的延遲
任務領域	狹窄、高度專業化	廣泛或通用
數據隱私	高（設備上或敏感數據）	低（可接受雲處理）
輸出控制	需要高度結構和一致性	創意或探索性任務
數據集大小	小型、精選的數據集	大型、多樣化的數據集

平衡的觀點：SLM 的局限性

雖然SLM 在許多用例中都是強大的競爭者，但它們並非萬能藥。了解它們的權衡非常重要，尤其是在考慮生產部署時。

1. 推理能力有限： SLM 在處理抽象的、多跳推理或長篇綜合方面能力較弱。如果您的任務涉及總結20 頁的法律文件或導航模糊的邏輯鏈，則更大的模型可能會表現更好。
2. 上下文窗口較小：許多SLM 每次只能處理幾千個標記，這使得它們不適合長文檔、擴展對話或需要廣泛背景知識的應用程序。
3. 專業化更嚴格：雖然專業化是一種優勢，但它也限制了通用性。如果沒有額外的培訓，針對醫療筆記進行微調的模型在法律簡報或產品評論方面不會表現良好。
4. 維護開銷：如果您需要多個專業模型（例如，用於客戶支持、內部搜索和人力資源摘要），您可能需要分別維護和監控每個SLM，而一個經過良好集成的LLM 可能會通過智能提示來處理所有這些問題。

SLM 並非試圖成為“萬能模型”。它們的設計是為了追求精度而非強大功能，以及追求效率而非擴展性。當您的問題範圍明確、約束條件真實且輸出必須可靠時，SLM 可能是您的最佳選擇。

結論

小型語言模型(SLM) 有助於優化成本和速度。 SLM 從它們試圖解決的任務的角度來處理問題。 SLM 將我們帶入一個更周到的AI 生態系統時代，其中問題的上下文是模型的關鍵決定因素，而不是規模。

SLM 的興起並不意味著LLM 的終結——事實上，未來有望出現更多針對特定目的而構建的專業AI 模型，而不僅僅是為了炫耀。

我們正在轉向更多針對狹窄任務進行優化的、更精細的、開源的SLM。 SLM 不再僅僅是LLM 的迷你版本；它們是特定任務的問題解決者。

常見問題

Q1. 我應該何時選擇小型語言模型而不是大型語言模型？ A. 當您需要低資源使用率、快速的設備上推理或嚴格的領域重點而不是廣泛的知識時。

Q2. SLM 真的可以在手機或微控制器等設備上離線運行嗎？ A. 絕對可以！ SLM 足夠小巧，可以駐留在邊緣硬件（例如樹莓派或智能手機）上，並且無需互聯網即可工作。

Q3. 與調用LLM API 相比，使用SLM 能否節省我的資金？ A. 是的！一旦您在本地微調了SLM，您就可以跳過每個請求的API 費用，並在適度的基礎設施上處理大量數據。

Q4. SLM 在法律條款標記或醫療摘要等利基任務中的表現如何？ A. SLM 可以快速在小型、集中的數據集上進行訓練，以在專業領域提供精確、一致的輸出。

Q5. SLM 不能像LLM 那樣做些什麼？ A. 它們難以處理長文檔（由於上下文長度較小）、多步驟推理以及受益於海量訓練數據的創造性、開放式生成。

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