使用场景

研究人员使用SLM_Survey提供的数据来比较不同小型语言模型的性能。

开发者利用该项目的分析结果来选择适合其应用场景的语言模型。

教育机构使用SLM_Survey作为教学材料，向学生介绍小型语言模型的最新研究进展。

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。