随着大型语言模型（LLM）在文本生成、问答和推理等领域展现出卓越的能力，它们在各种任务和领域中的应用越来越广泛。然而，尽管LLM在许多任务中表现出色，但它们也面临着一些挑战。首先，LLM的大规模参数和计算需求限制了其在资源受限环境中的应用，如边缘设备。其次，LLM在特定领域（如医疗保健和法律）中的表现可能不佳，因为它们缺乏足够的领域特定知识。此外，LLM的云API使用也引发了隐私问题，并增加了微调成本。
为了解决这些挑战，小型语言模型（SLM）逐渐受到关注。SLM具有低推理延迟、成本效益高、开发效率高以及易于定制和适应等优点。它们特别适合资源受限的环境和领域知识获取，能够解决LLM面临的挑战，并在需要本地数据处理以保护隐私、最小化推理延迟以提高效率以及通过轻量级微调获取领域知识的应用中表现出色。
随着对SLM需求的不断增长，相关的研究和开发也日益活跃。然而，目前缺乏对SLM的定义、获取、应用、增强和可靠性等问题进行全面调查的研究。为了填补这一空白，我们进行了一项详细的调查，以探讨这些主题。
首先，我们注意到SLM的定义存在很大差异。为了标准化，我们提出了根据SLM执行特定任务的能力以及在资源受限环境中的适用性来定义SLM的方法。我们还根据最小尺寸以实现新兴能力以及在资源限制下可维持的最大尺寸来设定界限。
在其他方面，我们提供了相关模型/方法的分类，并为每个类别开发了通用框架，以有效地增强和利用SLM。我们还讨论了SLM的增强技术，包括预训练、微调和知识蒸馏等方法。这些技术可以帮助提高SLM的性能和适应性，使其在各种任务和领域中表现更好。
在应用方面，我们探讨了SLM在自然语言处理、计算机视觉和多模态学习等领域的潜力。SLM可以用于各种任务，如文本分类、情感分析、图像字幕生成和问答系统等。它们还可以与其他模型（如LLM）协作，以实现更强大的功能。
最后，我们讨论了SLM的可信性问题。由于SLM在许多关键应用中使用，如医疗保健和金融，因此确保它们的可靠性和安全性至关重要。我们探讨了与SLM相关的潜在风险，如数据偏差、模型可解释性和鲁棒性等，并提出了一些解决方案来解决这些问题。
尽管SLM在许多方面具有优势，但它们也存在一些限制。例如，由于参数规模较小，SLM可能无法像LLM那样在复杂任务中表现出色。此外，SLM的领域特定知识可能有限，需要进一步的微调和增强才能在特定领域中取得更好的性能。
然而，随着研究的不断进展，我们相信SLM将在未来得到进一步的发展和改进。它们有望在各种应用中发挥重要作用，并为解决LLM面临的挑战提供新的解决方案。通过不断的研究和创新，我们有望实现更高效、可定制和可信的SLM，为人工智能的发展做出贡献。
