為了應用生成式 AI，您是否正為高效能設備的高昂成本和龐大資料處理需求而卻步？在資源有限的情況下，小型語言模型 (SLM) 便是您的理想解決方案！
本文將深入淺出地介紹 SLM 的核心概念、運作原理、獨特優勢與應用場景，並對比大型語言模型 (LLM)，幫助您全面了解 SLM 如何在特定領域展現卓越性能。無論您是 AI 初學者或企業決策者，都請務必閱讀到最後，一同探索 SLM 的無限潛力！
什麼是小型語言模型 (SLM)？
顧名思義，小型語言模型 (SLM) 是指相較於 ChatGPT、Claude 等大型語言模型 (LLM)，由較少參數組成的模型。
雖然 SLM 和 LLM 沒有絕對明確的定義，但通常而言，SLM 的參數規模介於數百萬到數億之間，而 LLM 則擁有數十億到數萬億的參數。
SLM 的另一個顯著特點是，其通用性不如 LLM。然而，由於 SLM 的訓練目標是專注於特定領域或用途，因此儘管規模較小，在經過優質資料訓練後，它們在特定領域的表現有時反而能超越甚至優於大型語言模型。
小型語言模型 (SLM) 的運作原理
小型語言模型 (SLM) 的核心運作原理著重於提升訓練「資料集」的品質。
具體來說，SLM 透過提高資料集的品質並精簡其數量，在保持甚至提升資料處理精度的同時，實現了參數數量的顯著削減。
這項創新方法已在知名論文《Textbooks Are All You Need》中獲得證實。該論文比較了小型語言模型「phi-1」與傳統大型語言模型 (LLM) 的資料處理精度，結果顯示：
- phi-1 的參數數量極小，僅為 1.3B。
- 儘管參數數量少，其處理精度卻表現卓越。
- phi-1 所使用的資料集規模僅有 7B，且訓練時間僅需 4 天。
這些結果清晰地表明，透過在高品質資料集上進行訓練，即使是參數數量較少的模型，也能「在保持較少參數量的同時，大幅提升資料處理精度」。
小型語言模型 (SLM) 與大型語言模型 (LLM) 有何不同？
比較差異
小型語言模型 (SLM) 和大型語言模型 (LLM) 的主要差異可以總結如下表：
| 特性 | 小型語言模型 (SLM) | 大型語言模型 (LLM) |
| 參數規模 | 數百萬到數億 | 數十億到數萬億 |
| 訓練資料 | 專注於專業領域、高品質精簡資料 | 涵蓋科學、數學、人文、日常對話等廣泛內容 |
| 處理速度 | 高 | 較慢 (加上雲端運算造成的時間延遲) |
| 通用性 | 低，專注於特定任務 | 高，適用於廣泛任務 |
| 開發成本與時間 | 較低 | 較高 |
| 運行硬體需求 | 筆記型電腦 (1 個 GPU 即可) | 大型資料中心 (數千個 GPU) |
與 LLM 相比，SLM 的規格雖然相對有限，但其在軟體與硬體方面都更容易實現部署與應用，這正是其吸引力所在。
快速應用指南
小型和大型語言模型各有其最適合的應用場景：
| 應用目的 | 小型語言模型 (SLM) | 大型語言模型 (LLM) |
| 長文本生成 | ❌ | ⭕️ |
| 文檔摘要 | ⭕️ | ⭕️ |
| 程式碼輔助 | ❌ | ⭕️ |
| 與本地系統集成 | ⭕️ | ❌ |
| 保險、金融、醫療行業應用 | ⭕️ | ❌ |
| 內部知識庫聊天機器人 | ⭕️ | ⭕️ |
| 面向客戶的公開聊天機器人 | ❌ | ⭕️ |
| 即時回應需求 | ⭕️ | ❌ |
儘管 SLM 在通用性、回答準確性與廣度方面可能不如 LLM，但它適用於廣泛且具備特定需求的應用場景。
小型語言模型 (SLM) 的優勢
開發成本較低：SLM 模型尺寸較小，所需的訓練資料量和計算資源相對有限，因此通常能大幅縮短開發週期並降低開發成本。
反應速度更快：由於 SLM 是在有限且高品質的資料中生成回答，而非像 LLM 那樣需處理巨量資料，因此其反應速度顯著加快。這有助於減少等待時間，提升業務效率。
可在有限資源下運行：SLM 對於資料量和計算資源的需求較低，使其能夠在筆記型電腦、智慧型手機、平板電腦等多種設備上運行，即便在沒有高規格硬體的環境下也能順暢使用。這也意味著它僅需一個 GPU 即可運行，而 LLM 通常需要數千個 GPU 的大型資料中心。
較少產生幻覺 (Hallucination)：幻覺是指生成式 AI 輸出虛假但看似真實的資訊。LLM 因為從龐大的訓練資料中生成答案，產生幻覺的可能性較高。相較之下，SLM 針對特定領域或目的進行訓練，能夠避免不必要的資訊干擾，因此較少產生幻覺。
更容易進行微調 (Fine-tuning)：微調是指為了提高回答精度或使其符合特定目的而對已訓練模型進行再學習的方法。由於 SLM 原始資料量較少，且模型結構已針對特定領域或目的設計，因此更容易進行再學習和微調，能更快速地適應特定需求。
更高的資料機密性：由於 SLM 可以在筆記型電腦等本地環境中運行，這對於涉及敏感資料的企業而言是一個重要優勢，能夠確保較高的資料機密性與安全性。
在特定領域表現優異：儘管通用性較低，但若針對特定領域或目的進行優質訓練，SLM 能夠在該領域內發揮超越大型語言模型的性能。例如，前述的 phi-1 模型，雖然參數數量僅為 1.3B，但在程式碼測試中處理精度卻表現優異，並且其資料集規模僅為 7B，訓練時間僅 4 天。
小型語言模型 (SLM) 的缺點
通用性較低：SLM 專為特定領域或任務而設計，因此在這些專業領域中表現出色。然而，它無法像 LLM 那樣處理廣泛的通用任務，僅能在有限的環境中發揮其最大性能。
高品質資料收集困難：由於 SLM 需要針對專業領域的精確資訊進行訓練，以有效減少幻覺的發生。特別是在法律或醫療等高度專業的領域，高品質資料的收集、清洗與標註可能需要具備深厚的專業知識，這使得資料準備成為一個潛在的挑戰。
結語：SLM × LLM 混合設計，兼顧成本與精度的最佳方法
雖然小型語言模型（SLM）在速度、成本和靈活性方面具有明顯優勢，並且已有模型在特定任務中達到實用水準，但整體回答品質仍略遜於大型語言模型（LLM）。因此，若希望在導入生成式 AI 時同時實現「高效率」與「高精度」，最理想的做法便是結合 SLM 與 LLM，採取「混合設計」架構。
根據來源資料，有兩種混合策略特別值得推薦：
- 規則式任務分流（Rule-based Routing）
- 協同式檢索增強生成（Collaborative RAG）
這樣的混合設計，不僅能充分發揮 SLM 的速度與成本優勢，也保留 LLM 的高精度與通用能力。對於需要在資源限制下導入生成式 AI 的企業而言，是一種極具實用價值的平衡解法。如果你正尋求一種既聰明又不失效能的 AI 策略，SLM × LLM 的混合架構無疑值得一試。