What is SmolLM?
SmolLM 是一个尖端的轻量级语言模型系列，包含 1.35 亿、3.6 亿和 17 亿参数的版本。这些模型是在精心整理的高质量数据集 SmolLM-Corpus 上训练的。SmolLM 的主要目标是在各种应用中提供卓越的性能，同时显著降低推理成本并增强用户隐私。这得益于其注重效率和有效性的精心设计和训练过程。
SmolLM 的主要特点
高效的模型尺寸：? SmolLM 提供三种尺寸，使其能够适应不同的硬件配置。最小的模型 SmolLM-135M 特别适合资源有限的设备。
高质量的训练语料库：? 用于训练的 SmolLM-Corpus 数据集包含多样化和教育性的内容。它包含合成教科书、教育性 Python 示例和经过筛选的教育网页，确保了丰富多样的知识库。
优化的性能：? 尽管尺寸较小，但 SmolLM 模型在各种基准测试中，尤其是常识推理和世界知识方面，都优于同类模型。
应用场景
本地设备运行：? SmolLM 的紧凑尺寸使其能够在本地设备上高效运行，使其成为数据隐私和低延迟至关重要的应用程序的理想选择。
教育工具：? 这些模型在教育内容方面的强大性能使其适合开发需要深入理解学术主题的教育工具和应用程序。
资源受限的环境：? 在计算资源有限的环境中，SmolLM 的高效设计使其能够在不给硬件造成负担的情况下提供高质量的语言处理能力。
结论
SmolLM 代表了轻量级语言模型领域的重大进步。它结合了紧凑的尺寸、高质量的训练和出色的性能，使其成为各种应用的宝贵工具。无论您是想在本地设备上部署语言模型，还是寻找特定任务的有效解决方案，SmolLM 都能提供尺寸、性能和多功能性的完美平衡。体验 SmolLM 带来的轻量级语言模型的未来。
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SmolLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-07-17.
SmolLM 替代方案
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MiniCPM 由 ModelBest Inc. 和清华自然语言处理实验室联合开发，是一款端侧 LLM，不含词嵌入仅有 2.4B 参数（总计 2.7B）。
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