SLM Survey
目标受众为人工智能领域的研究人员、开发者和学生,他们需要对小型语言模型有深入了解,以便于在资源受限的环境中部署高效的语言处理模型。SLM_Survey提供了丰富的数据和见解,帮助他们评估和选择最适合自己需求的模型。
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简介
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
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产品特色
调研59个最先进的开源小型语言模型(SLMs)。
分析SLMs在架构、训练数据集和训练算法方面的技术创新。
评估SLMs在常识推理、上下文学习、数学和编程等领域的能力。
基准测试SLMs的推理延迟和内存占用,以了解其运行时成本。
提供对SLMs研究领域的深入见解,以推动该领域的研究进展。
使用教程
1. 访问SLM_Survey的GitHub页面,了解项目的基本信息和研究背景。
2. 阅读项目的README文件,获取如何使用该项目的指导。
3. 浏览项目的Issues和Discussions,了解当前的研究问题和讨论。
4. 下载项目的代码和数据,进行本地分析或作为研究的基础。
5. 利用项目的基准测试结果,评估不同SLMs的性能和效率。
6. 参考项目的分析方法,对新的小型语言模型进行评估和比较。
7. 参与项目的Contributors,为SLM领域的研究贡献自己的力量。
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