什么情况下使用SLM而不是LLM？ 第1张

虽然 SLM 在许多使用案例中都是强有力的竞争者，但它们并不是万能的。了解它们的利弊得失非常重要，尤其是在考虑生产部署时。

SLM 并不是要成为 “无所不能的模式”。它们的设计目标是精确而非强大，效率而非广度。当您的问题范围明确、约束条件真实、输出结果必须可靠时，SLM 可能是您的最佳选择。

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 将我们带入了一个更加周到的人工智能生态系统时代，在这个时代，问题的背景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，未来的人工智能模型将更加专业化，而不仅仅是为了展示而建立。

我们正朝着针对狭小任务进行优化的更精细、更开源的 SLM 迈进。SLM 不再只是 LLM 的小型版本，而是针对特定任务的问题解决者。