在LLM上使用SLM进行有效解决问题-Analytics Vidhya

摘要：

• 小型语言模型 (SLM) 专为效率而设计。在资源匮乏、实时性和隐私敏感的环境中，它们比大型语言模型 (LLM) 更胜一筹。
• 最适合专注型任务，尤其是在领域特异性、控制性和可解释性比通用知识或创造力更重要的情况下。
• SLM 并非 LLMs 的替代品，但在精度、速度和成本效益至关重要时，它们是理想之选。

技术帮助我们用更少的资源取得更多成就。它一直是推动者，而非驱动者。从蒸汽机时代到互联网泡沫时期，技术的威力在于它帮助我们解决问题的程度。人工智能 (AI) 以及最近的生成式 AI 也不例外！如果传统的机器学习模型最适合一项任务，则无需使用我们尚无法解释其输出的深度学习模型。大型语言模型 (LLM) 也是如此。更大并不意味着更好。本文将帮助您确定何时在特定问题陈述中使用小型语言模型 (SLM) 而不是大型语言模型 (LLM)。

目录

• 驱动 SLM 选择的核心因素
  • 资源限制
  • 延迟和实时要求
  • 领域特异性和微调效率
  • 可预测性和控制性
  • 可解释性和调试
• 案例研究和实际示例
  • 嵌入式系统和物联网
  • 金融服务自动化
  • 医疗诊断工具
  • 利基平台的代码生成
  • 本地化语音助手
• 选择合适的模型：决策框架
• 平衡的观点：SLM 的局限性
• 结论
• 常见问题

驱动 SLM 选择的核心因素

小型语言模型是可应用于各种自然语言处理 (NLP) 任务的多功能工具。在决定使用 LLM 还是 SLM 时，问题不仅仅是模型能做什么，而是用例需要什么。SLM 并非试图与 LLM 的规模或通用性竞争。它们的真正优势在于高效、专注和上下文适用。

让我们来看看哪些核心因素可以使小型语言模型更具优势。

资源限制

硬件限制：

在许多情况下，在移动设备、微控制器或边缘系统上部署模型不仅仅是锦上添花——它是唯一可行的选择。在这些环境中，每兆字节和每毫秒都至关重要。SLM 足够轻量级，可以在这些限制内工作，同时仍然足够智能以提供价值。

我们说的是可以在树莓派或智能手机上运行的模型，而无需后台的互联网连接或大型 GPU。这对于智能家电、可穿戴设备或偏远地区嵌入式系统等离线应用程序至关重要。

示例：偏远村庄中经济型物联网设备上的实时翻译。

成本敏感性：

有时，问题不在于硬件——而在于规模。如果您每天要处理数百万个低复杂度请求（例如自动标记支持票证或生成基本摘要），则 LLM 在财务和运营方面都过于繁琐。

SLM 提供了一种替代方案。您可以对它们进行一次微调，在本地基础设施或适度的 GPU 上运行它们，并跳过 LLM API 的持续成本。这对于内部工具、面向客户的实用程序以及高容量、重复性 NLP 任务非常有意义。

示例：在不超出预算的情况下自动化每天 100,000 个支持响应。

延迟和实时要求

关键应用：

在某些用例中，速度并非奢侈品——而是硬性要求。考虑一下即使延迟 1-2 秒也是不可接受的应用程序：接收语音命令的无人机、对移动做出反应的增强现实系统或嵌入在汽车中的语音助手。在这些情况下，决策是实时发生的，模型没有时间进行繁重的计算或云端往返。

由于其体积小巧和复杂性降低，SLM 提供了本地运行的低延迟推理，使其成为需要毫秒级响应时间的时效性任务的理想选择。

示例：立即（而不是几秒钟后）解释语音命令以使无人机着陆。

本地化处理：

延迟不仅仅是速度问题；它也是独立性问题。依赖互联网访问意味着为您的应用程序增加了漏洞：网络中断、带宽限制和隐私风险。相比之下，SLM 可以完全在设备上部署，使您可以摆脱对云依赖的束缚。

这在医疗保健或金融科技等隐私敏感领域尤其宝贵，在这些领域，将数据保存在设备上既是性能选择，也是合规性要求。

示例：偏远地区的智能健康亭，即使离线也能运行，在不向云端发送任何信息的情况下处理患者查询。

领域特异性和微调效率

目标专业知识：

关于 AI 最大的误解之一是认为更大的模型总是意味着更好的答案。但在实践中，当您处理诸如医疗报告标记、合同条款分类或利基代码生成等专业化任务时。您不需要整个互联网的知识。您只需要对特定领域有深入的了解。

SLM 可以快速有效地对特定领域的数据进行微调，并且在这些狭窄的任务上往往优于 LLM，仅仅是因为它们接受过关于重要内容的训练，而没有其他内容。

示例：专门针对法律合同进行训练的模型，比通用 LLM 更好地进行条款标记。

减少数据需求：

训练或微调 LLM 通常需要访问海量、多样化的数据集和大量的 GPU 时间。另一方面，SLM 可以使用更小、更精选的数据集快速完成任务，这意味着更快的实验、更便宜的开发周期以及更少的围绕数据治理的开销。

这使初创企业、研究人员和拥有有限标记数据或计算资源的内部团队能够受益。

示例：使用 5,000 个带注释的客户查询对 SLM 进行微调，以构建您产品的智能聊天机器人，而无需研究实验室的预算。

可预测性和控制性

输出一致性：

在实际部署中，一致性通常比创造力更有价值。例如，如果您要生成发票摘要、SQL 查询或合规性清单，则需要输出精确，而不是每次都进行创造性地改写。

由于其体积小巧和训练范围狭窄，SLM 的行为往往更确定性。当经过良好微调时，它们会产生高度可重复的输出，使其成为依赖结构化、模板化格式的用例的理想选择。这不仅仅是一个技术上的细节；在许多企业工作流程中，这是一个业务需求。

将其与 LLM 进行比较，LLM 可能会在会话之间略微改变其措辞，或生成冗长、格式不规范的响应。虽然这种可变性在头脑风暴或自然对话中可能很有用，但在结构化环境中可能会带来不必要的风险或摩擦。

示例：生成结构化的医疗摘要或自动税务报告，其中每个字段都有固定的格式，这需要 SLM 提供的可预测行为。

可解释性和调试

让我们为所有读者解释这些术语：

可解释性是指理解模型为何做出特定预测或决策的能力。例如，哪些特征或训练示例导致了某种分类或输出？

调试是指诊断、跟踪和修复模型中不良行为的能力，例如错误分类或生成的响应中的逻辑错误。

在现实世界中的 AI 工作流程中，这些不是可选的；它们至关重要！您需要能够信任系统、证明其输出的合理性并快速排除故障。

SLM 具有较小的架构和特定领域的训练，更容易审核。您通常可以将模型预测与特定的训练示例或提示结构相关联。并且由于训练周期更快，即使对于小型团队来说，迭代调试和改进也更容易实现。

示例：在法律科技应用程序中，如果 SLM 将合同条款标记为不合规，则领域专家可以快速将该决策追溯到模型对类似条款的训练，确认逻辑，并在需要时进行相应调整。

相比之下，解释大型 LLM 的行为通常感觉像是试图反向工程海洋。

案例研究和实际示例

理论是宏伟的，但现实世界的应用真正将小型语言模型 (SLM) 的潜力带入生活。以下是五个 SLM 不仅可行而且最佳的场景。这些示例涵盖了行业和问题类型，展示了较小的模型如何在没有过量的情况下产生影响。

嵌入式系统和物联网

用例： 偏远农业地区的智能灌溉。

想象一下在连接不稳定的农业地区部署的智能灌溉系统。它需要分析传感器数据，例如土壤湿度、湿度和天气预报，并为当地农民生成可操作的摘要和见解。

SLM 直接嵌入到基于传感器的设备中，以解释来自湿度检测器、温度监测器和天气 API 的传入数据流。模型不是将原始数据上传到云端，而是本地生成自然语言摘要或“下一步操作”建议供农民使用——例如，“今天的灌溉水平最佳；无需灌溉。”

SLM 如何提供帮助：

• 部署在微控制器（例如 ARM Cortex-M 处理器）上
• 减少通信开销和延迟
• 支持在没有可靠互联网的地区进行决策

在这里，SLM 可以直接部署在边缘设备上，解释模式并建议灌溉时间，而无需依赖云服务器。这不仅仅是方便的问题，还涉及控制、成本效益和自主性。

为什么 SLM 更适合这里？

• 极低的功耗要求
• 本地实时分析
• 无需持续访问互联网

此用例演示了 AI 如何扩展到基础设施级系统而无需繁重的计算负担。

金融服务自动化

用例： 零售银行应用程序中的实时交易分类和警报。

在金融领域，一致性和延迟至关重要。在对数千笔每日交易进行分类、检测异常或自动生成模板化电子邮件以进行监管更新时，几乎没有模棱两可或错误的空间。

SLM 经过微调，可以识别交易模式并对其进行分类；例如，“公用事业”、“订阅”、“业务费用”。它还会标记偏离预期用户行为的异常情况，为支持人员生成模板化警报或下一步建议。

SLM 如何提供帮助：

• 以毫秒级的速度处理数千个并发查询
• 提供可靠的、结构化的输出，而不会出现幻觉
• 在具有强大审计跟踪的内部基础设施上经济高效地运行

SLM 在这里大放异彩，因为它们提供了可预测的、高速的响应。它们使用您机构的数据和术语进行微调，可以可靠地运行，而不会出现大型 LLM 的开销（或不可预测性）。

为什么 SLM 更适合这里？

• 毫秒级的响应时间
• 降低幻觉或偏差的风险
• 更易于审核和维护

而且，由于它们可以经济高效地大规模运行，因此非常适合需要精度而不是诗歌的内部工具。

医疗诊断工具

用例： 当地诊所的初步分诊助手。

想象一下一家连接有限且没有云服务器的偏远诊所。诊所工作人员需要快速的分诊帮助：总结病历、识别风险标志以及优先处理危急病例。

一个针对精选的医疗病史和症状描述语料库进行微调的 SLM 支持护士优先处理患者病例。它突出显示关键风险指标（例如，“长时间发烧”、“呼吸短促”）并将它们映射到基于预定义临床规则的可能疾病。

SLM 如何提供帮助：

• 完全离线运行——没有患者数据离开场所
• 保持医疗语言和术语的一致性
• 由于行为可解释，因此更容易认证和证明

在此部署大型模型是不可行的。但是，一个经过良好训练的 SLM（托管在本地基础设施上）可以在不将敏感患者数据暴露给外部系统的情况下提供此支持。

为什么 SLM 更适合这里？

• 支持隐私优先的本地部署
• 针对特定领域的医疗词汇进行微调
• 提供一致的、可解释的结果

在医疗保健等受监管行业中，SLM 不仅节省资源——还有助于维护信任。

利基平台的代码生成

用例： Arduino 或 ESP32 微控制器固件的快速原型设计。

并非每个开发人员都在构建下一个 Web 应用程序。有些开发人员正在编程物联网设备、Arduino 板或低级微控制器——在这些地方，内存紧张且要求特定。

一个针对嵌入式系统代码（例如，MicroPython、C ）进行训练的 SLM 帮助开发人员为传感器、电机控制循环或网络配置生成设置函数。它直接集成到 IDE 中，从而提高了开发人员的生产力。

SLM 如何提供帮助：

• 与 LLM 代码助手相比，推理速度更快
• 由于针对特定硬件的语法进行集中训练，因此精度更高
• 可以定期针对最新的平台更新进行再训练

针对这些环境的 MicroPython 或 C 代码库进行训练的 SLM 可以生成紧凑的、语法正确的代码片段，这些片段适合平台约束。而且，由于问题空间定义明确，因此模型不需要数十亿个参数就能获得正确的结果。

为什么 SLM 更适合这里？

• 针对狭窄领域进行高效微调
• 在硬件受限的环境中进行快速原型设计
• 适合嵌入式平台的可预测输出

对于重视速度、范围控制和开发人员自主性的团队来说，这是一个明显的胜利。

本地化语音助手

用例： 农村治理应用程序的多语言语音支持。

让我们从印度农村的一个场景开始。多语言语音助手帮助用户检查天气预报、访问政府计划或管理他们的日历——所有这些都使用当地方言。

在 LLM 上运行此操作将意味着数据隐私权衡和高成本。但是，使用 SLM，所有处理都可以在设备本地进行。它速度快、私密且即使没有互联网也能工作。

一个针对当地方言和特定文化措辞进行微调的 SLM 嵌入到低成本 Android 手机上的语音启用应用程序中。用户可以提出诸如“下次小麦补贴何时发布？”之类的问题，并以他们的语言接收准确的、上下文相关的响应，即使离线也是如此。

SLM 如何提供帮助：

• 不依赖云或互联网
• 更好地遵守政府数据的隐私规定
• 可以通过小型更新周期适应区域细微差别

为什么 SLM 更适合这里？

• 针对低连接区域的离线功能
• 通过避免数据传输来尊重用户隐私
• 使用特定方言的训练进行文化适应

这就是 SLM 超越技术选择的地方；它们成为数字融合的桥梁。

选择合适的模型：决策框架

这是一个简化的决策表，可帮助指导模型选择：

决策因素	SLM	LLM
部署环境	边缘设备、移动设备、低计算量	云或高性能服务器
预算	严格或有限	灵活或企业级
需要实时响应	是（亚秒级延迟）	否或可接受的延迟
任务领域	狭窄、高度专业化	广泛或通用
数据隐私	高（设备上或敏感数据）	低（可接受云处理）
输出控制	需要高度结构和一致性	创意或探索性任务
数据集大小	小型、精选的数据集	大型、多样化的数据集

平衡的观点：SLM 的局限性

虽然 SLM 在许多用例中都是强大的竞争者，但它们并非万能药。了解它们的权衡非常重要，尤其是在考虑生产部署时。

1. 推理能力有限：SLM 在处理抽象的、多跳推理或长篇综合方面能力较弱。如果您的任务涉及总结 20 页的法律文件或导航模糊的逻辑链，则更大的模型可能会表现更好。
2. 上下文窗口较小：许多 SLM 每次只能处理几千个标记，这使得它们不适合长文档、扩展对话或需要广泛背景知识的应用程序。
3. 专业化更严格：虽然专业化是一种优势，但它也限制了通用性。如果没有额外的培训，针对医疗笔记进行微调的模型在法律简报或产品评论方面不会表现良好。
4. 维护开销：如果您需要多个专业模型（例如，用于客户支持、内部搜索和人力资源摘要），您可能需要分别维护和监控每个 SLM，而一个经过良好集成的 LLM 可能会通过智能提示来处理所有这些问题。

SLM 并非试图成为“万能模型”。它们的设计是为了追求精度而非强大功能，以及追求效率而非扩展性。当您的问题范围明确、约束条件真实且输出必须可靠时，SLM 可能是您的最佳选择。

结论

小型语言模型 (SLM) 有助于优化成本和速度。SLM 从它们试图解决的任务的角度来处理问题。SLM 将我们带入一个更周到的 AI 生态系统时代，其中问题的上下文是模型的关键决定因素，而不是规模。

SLM 的兴起并不意味着 LLM 的终结——事实上，未来有望出现更多针对特定目的而构建的专业 AI 模型，而不仅仅是为了炫耀。

我们正在转向更多针对狭窄任务进行优化的、更精细的、开源的 SLM。SLM 不再仅仅是 LLM 的迷你版本；它们是特定任务的问题解决者。

常见问题

Q1. 我应该何时选择小型语言模型而不是大型语言模型？A. 当您需要低资源使用率、快速的设备上推理或严格的领域重点而不是广泛的知识时。

Q2. SLM 真的可以在手机或微控制器等设备上离线运行吗？A. 绝对可以！SLM 足够小巧，可以驻留在边缘硬件（例如树莓派或智能手机）上，并且无需互联网即可工作。

Q3. 与调用 LLM API 相比，使用 SLM 能否节省我的资金？A. 是的！一旦您在本地微调了 SLM，您就可以跳过每个请求的 API 费用，并在适度的基础设施上处理大量数据。

Q4. SLM 在法律条款标记或医疗摘要等利基任务中的表现如何？A. SLM 可以快速在小型、集中的数据集上进行训练，以在专业领域提供精确、一致的输出。

Q5. SLM 不能像 LLM 那样做些什么？A. 它们难以处理长文档（由于上下文长度较小）、多步骤推理以及受益于海量训练数据的创造性、开放式生成。

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