如何使用SLM构建企业业务应用 第1张

如今，企业正在使用人工智能聊天机器人来改善客户服务并提供即时支持。这些由人工智能驱动的聊天机器人可以回答问题并推荐产品。与人工座席不同，它们全天候工作，没有休息时间，是各种规模公司的宝贵工具。在本文中，我们将探讨人工智能驱动的聊天机器人如何在客户服务、销售和个性化方面帮助企业。

由于大型语言模型体积过大，耗电过多，而且难以安装在手机和平板电脑等小型设备上，因此需要体积更小的模型，但仍能正确理解人们的语言。因此，小型语言模型应运而生，其设计紧凑高效，同时还能提供准确的语言理解能力。小型语言模型专门设计用于小型设备，能耗更低。它们也更易于更新和维护。 使用大量计算能力和大型数据集进行训练，这意味着它们可以轻松学习语言中的复杂模式和关系。

它们的训练包括遮蔽语言建模、下一句预测和大规模预训练，这使它们能够更深入地理解语言。SLM 使用更高效的算法和更小的数据集进行训练，因此更加紧凑高效。SLM 使用知识提炼、迁移学习和高效的预训练方法，因此可以获得与大型模型相同的结果，但所需资源更少。

我们将从下表中了解 LLM 与 SLM 的区别：

企业越来越多地转向小型语言模型（SLM），以获得兼顾效率和成本效益的人工智能驱动型解决方案。SLM 既能处理特定领域的任务，又需要较少的资源，因此为寻求人工智能自动化的公司提供了一种实用的选择。

客户希望能即时回复他们的询问。由 SLM 支持的人工智能聊天机器人使企业能够提供高效的全天候支持。主要优势包括

谷歌 FLAN-T5-Small 是一个功能强大的语言模型，属于 T5（文本到文本转换器）系列。

模型架构：

FLAN-T5-Small 基于 T5 架构，是 Transformer 模型的一种变体。它包括

FLAN-T5-Small 具体说明：

该模型是原始 T5 模型的较小变体，拥有约 6000 万个参数。其设计目的是在保持强大性能的同时，使其更加高效和易用。

培训目标：

FLAN-T5-Small 是在海量文本数据的语料库上进行训练的，采用了多种目标组合：

FLAN（微调语言网）自适应：

FLAN-T5-Small 中的 “FLAN ”指的是对 T5 模型的特定调整。FLAN 包括在一系列不同的自然语言处理任务（如问题解答、情感分析和文本分类）中对模型进行微调。这种调整能让模型对语言有更广泛的理解，并提高其在各种任务中的性能。

主要特点

使用案例：

FLAN-T5-Small 适用于各种自然语言处理应用，包括

SLM 通过分析趋势和预测市场状况，帮助企业做出数据驱动的财务决策。使用案例包括

金融 BERT 是一种预训练语言模型，专门用于金融文本分析。它是广受欢迎的 BERT（来自变换器的双向编码器表示）模型的变体，针对金融应用进行了微调。

金融 BERT 在大量金融文本语料库中进行了训练，例如

这种专门训练使 Financial BERT 能够更好地理解金融术语、概念和关系。对于以下任务尤其有用

金融 BERT 在金融领域有许多应用，包括

人工处理大量业务文档效率低下。SLM 可以

微软开发的 LayoutLM 基于预训练语言模型。它利用基于转换器的架构，专门为需要理解文档视觉布局的任务而设计。

主要功能

以下是基于 LayoutLM 的工作原理的高级概述：

优点

小型语言模型为自动化提供了轻量级的高效解决方案，从而彻底改变了商业人工智能。无论是用于客户支持、财务预测还是文档处理，SLM 都能为企业提供可扩展的人工智能功能，同时最大限度地减少计算开销。通过利用 Flan-T5、FinancialBERT和LayoutLM等模型，企业可以改进工作流程，降低成本，提高决策水平。（）