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OpenAI服务受限，小语言模型或将成为的新选择？SLM本地部署，打造你的技术护城河！
2024年7月13日 13:00 ～ 2024年7月13日 16:00
蘑菇云创客空间
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SLM Phi3 工作坊：AI微调技术与游戏竞赛体验
什么是SLM？
小型语言模型（ Small Language Models，SLM） 是专为资源受限环境设计的AI模型，它们体积小巧、效率高，适合部署在移动设备、嵌入式系统等平台上。SLM能够在保持较低能耗的同时，提供出色的自然语言处理能力。
什么是Phi3？
微软的Phi-3 Mini是一个在3.3万亿个代币上训练的 38亿参数小语言模型，从学术基准和内部测试衡量，其整体性能可与 Mixtral 8x7B 和 GPT-3.5 等模型相媲美，其卓越的性能和成本效益在多种语言、推理、编码和数学基准测试中超越了规模更大的模型。
为什么要学习SLM 本地部署？
快速响应与隐私保护
即时处理能力：SLM能够在本地设备上即时处理语言任务，无需等待云端响应，为用户提供更迅速的服务体验。
数据隐私保障：通过本地部署，SLM有助于保护用户数据不被上传至云端，降低数据泄露风险，增强隐私保护。
技术前沿与创新驱动
前沿技术掌握：SLM代表了自然语言处理领域的最新进展，学习SLM有助于了解和掌握AI技术的最前沿。
创新应用开发：SLM的灵活性和定制性为开发新型应用提供了广阔空间，激发技术创新和产品创新。
资源效率与成本效益
资源优化利用：SLM针对资源受限的环境进行了特别优化，能够在有限的计算能力和存储空间内高效运行。
成本效益显著：相比于大型模型，SLM在开发、部署和运维上的成本更低，更适合预算有限的个人和中小企业。
广泛应用与职业发展
多样化应用场景：SLM可应用于智能助手、语言翻译、情感分析等多种场景，为各行各业提供智能化解决方案。
职业发展新机遇：随着AI技术的普及，掌握SLM相关知识和技能将为个人职业发展带来新的机遇和可能性。
应对挑战与自主可控
减少外部依赖：在全球化的技术环境中，SLM的本地部署能力有助于减少对外部技术的依赖，增强技术自主性。
应对政策与法规变化：随着数据保护法规的加强，SLM能够在符合法规要求的同时，为用户提供服务。
持续学习与社区支持
持续学习路径：SLM作为一个不断发展的领域，为学习者提供了持续学习和自我提升的机会。
活跃的技术社区：SLM背后有一个活跃的技术社区，为学习者提供了丰富的学习资源、交流平台和支持网络。
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