如今小语言模型开始升温，许多厂商开始推出适用于手机等轻量级设备的“小模型”，本周 Hugging Face 便公布了“SmolLM”小语言模型家族，其中包含 1.35 亿、3.6 亿及 17 亿参数模型，AI在线附项目如下（点此访问）。据介绍，这些模型号称是以精心策划的高质量训练数据集训练而成，号称在 Python 程序编写性能上相当强大，团队指出他们重点优化了模型所需的 RAM 用量，“即使是在 6GB RAM 的 iPhone 15 上也能运行”。在训练方面，Hugging Face 团队首先建立了一款名为 S
如今小语言模型开始升温，许多厂商开始推出适用于手机等轻量级设备的“小模型”，本周 Hugging Face 便公布了“SmolLM”小语言模型家族，其中包含 1.35 亿、3.6 亿及 17 亿参数模型，AI在线附项目如下（点此访问）。
据介绍，这些模型号称是以精心策划的高质量训练数据集训练而成，号称在 Python 程序编写性能上相当强大，团队指出他们重点优化了模型所需的 RAM 用量，“即使是在 6GB RAM 的 iPhone 15 上也能运行”。
在训练方面，Hugging Face 团队首先建立了一款名为 SmolLM-Corpus 的数据集（数据集地址点此访问），该数据集主要包含 Python 教学内容 Python-Edu、Web 教育内容 FineWeb-Edu 以及使用 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 和 Cosmopedia v2 两款模型生成的常识内容，token 量总计 6000 亿。此后 Hugging Face 团队便使用 SmolLM-Corpus 数据集训练了“SmolLM”小语言模型。
Hugging Face 团队将开发出的 SmolLM 模型与相同参数量的其他模型进行了基准测试，其中 SmolLM-135M 在多项测试中超越了小于 2 亿参数的其他模型；而 SmolLM-360M 的测试成绩优于所有小于 5 亿参数以下的模型，不过某些项目逊于 Meta 刚刚公布的 MobileLLM-350M；SmolLM-1.7B 模型则超越了所有参数量小于 20 亿参数的模型，包括微软 Phi-1.5、MobileLLM-1.5B 及 Qwen2。
