What is SmolLM?
SmolLM 是一個尖端的輕量級語言模型家族，包含 1.35 億、3.6 億和 17 億個參數的版本。這些模型在精心策劃的高品質資料集 SmolLM-Corpus 上進行訓練。SmolLM 的主要目標是在各種應用中提供卓越的效能，同時顯著降低推理成本並提升使用者隱私。這得益於其注重效率和效力的設計和訓練過程。
SmolLM 的主要特點
高效的模型大小：? SmolLM 提供三種尺寸，使其適用於不同的硬體配置。最小的模型 SmolLM-135M 特別適合資源有限的裝置。
高品質的訓練資料集：? SmolLM-Corpus，用於訓練的資料集，包含多樣化和教育性的內容。它包括合成教科書、教育性 Python 範例和經過過濾的教育性網頁，確保豐富多樣的知識庫。
優化的效能：? 儘管尺寸較小，SmolLM 模型在各種基準測試中超越了同類模型，特別是在常識推理和世界知識方面。
使用案例
本地裝置操作：? SmolLM 的緊湊尺寸使其能夠在本地裝置上高效運行，使其成為需要資料隱私和低延遲的應用的理想選擇。
教育工具：? 模型在教育內容方面的出色效能使其適合開發需要深入理解學術主題的教育工具和應用。
資源受限的環境：? 在計算資源有限的環境中，SmolLM 的高效設計使其能夠在不給硬體帶來負擔的情況下提供高品質的語言處理功能。
結論
SmolLM 代表了輕量級語言模型領域的重大進步。它結合了緊湊的尺寸、高品質的訓練和出色的效能，使其成為廣泛應用的寶貴工具。無論您是想在本地裝置上部署語言模型，還是尋找特定任務的有效解決方案，SmolLM 都能提供尺寸、效能和多功能性的完美平衡。體驗 SmolLM 帶來的輕量級語言模型的未來。
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SmolLM was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-07-17.
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MiniCPM 是由 ModelBest Inc. 和 TsinghuaNLP 開發的 End-Side LLM，不包含嵌入函數的參數只有 2.4B 個（總計 2.7B 個）。
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