21 种 AI 小模型

　　近年来，人工智能领域迎来了显著的进步，尤其是像GPT-4这样的大型语言模型备受瞩目。然而，一个新兴的趋势正在崛起：小型语言模型(SLMs)。尽管它们更为紧凑和高效，但这些模型却提供了关键功能，并被各行各业日益采用。以下是21种正在塑造AI未来的小型语言模型。

1. DistilBERT

　　DistilBERT是BERT的一个精简版，保留了97%的语言理解能力，同时速度提升了60%，参数减少了40%。

　　特点：

• 6层结构，而BERT有12层
• 6600万个参数，在自然语言理解任务上表现优异

2. ALBERT

　　A Lite BERT算法(ALBERT)通过因式嵌入参数化和跨层参数共享来减少内存消耗，提高训练速度。

　　特点：

• 显著的参数缩减，在基准测试中保持高性能
• 高效的训练和推理

3. TinyBERT

　　专为资源受限环境设计，通过知识蒸馏技术提供了一个较小版本的BERT。

　　特点：

• 4或6个Transformer层，在各种NLP任务中保持高准确性
• 更快的推理时间

4. MobileBERT

　　专为移动设备优化，MobileBERT平衡了效率和性能。

　　特点：

• 2500万个参数，专为设备上的AI应用而设计
• 在标准基准上具有竞争力的表现

　　…（此处省略了部分介绍，保留了原文的核心内容）…

　　结论：
小型语言模型正通过为广泛的应用程序提供高效、可扩展和高性能的解决方案，改变着AI的格局。它们紧凑的尺寸和减少的资源需求使其成为在计算能力和内存有限的环境中部署的理想选择。随着技术的不断进步，这些模型将在使所有人都能使用先进的AI方面发挥越来越重要的作用。