小模型，也是嵌入式的未来

小型语言模型比大型模型更紧凑、更高效。因此，SLM需要较少的内存和计算能力，非常适合资源受限的边缘或者嵌入式设备。 这两天，英伟达一个最新研究结论让业界备受关注——小型语言模型（SLM）才是智能体的未来。紧接着，英伟达又抛出了自己的全新小型语言 模型：Nemotron-Nano-9B-V2，该模型在部分基准测试中达到了同类产品中的最高性能。 事实上，小型语言模型（SLM）的风，也刮到了MCU和MPU领域。 小模型，就是"压小"的大模型 小型语言模型（SLM）也许我们早有所接触。SLM 的参数范围从几百万到几十亿不等，而 LLM 则具有数千亿甚至数万亿参数。 SLM是由LLM压缩而来，压缩模型需要在缩小模型的同时，尽可能保留模型的准确性。常见方法如下： 知识蒸馏：利用从大型"教师"模型转移的知识来训练一个较小的"学生"模型； 剪枝：移除神经网络架构中冗余或不那么重要的参数； 量化：降低计算中使用的数值精度（例如，将浮点数转换为整数）。 许多小而强大的语言模型已经出现，证明大小并非一切。常见的10亿到40亿的SLM包括Llama3.2-1B（Meta开发的10亿参数变体）、Qwen2.5-1.5B （阿里巴巴的1 ...