論文の概要: A Survey of Small Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20011v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 23:52:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:40.491680
• Title: A Survey of Small Language Models
• Title（参考訳）: 小言語モデルに関する調査
• Authors: Chien Van Nguyen, Xuan Shen, Ryan Aponte, Yu Xia, Samyadeep Basu, Zhengmian Hu, Jian Chen, Mihir Parmar, Sasidhar Kunapuli, Joe Barrow, Junda Wu, Ashish Singh, Yu Wang, Jiuxiang Gu, Franck Dernoncourt, Nesreen K. Ahmed, Nedim Lipka, Ruiyi Zhang, Xiang Chen, Tong Yu, Sungchul Kim, Hanieh Deilamsalehy, Namyong Park, Mike Rimer, Zhehao Zhang, Huanrui Yang, Ryan A. Rossi, Thien Huu Nguyen,
• Abstract要約: 小言語モデル (SLM) は, 計算資源の最小化による言語タスクの効率化と性能の向上により, ますます重要になってきている。 本稿では,SLMのアーキテクチャ,トレーニング技術,モデル圧縮技術に着目した総合的な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.80308007044634
• License:
• Abstract: Small Language Models (SLMs) have become increasingly important due to their efficiency and performance to perform various language tasks with minimal computational resources, making them ideal for various settings including on-device, mobile, edge devices, among many others. In this article, we present a comprehensive survey on SLMs, focusing on their architectures, training techniques, and model compression techniques. We propose a novel taxonomy for categorizing the methods used to optimize SLMs, including model compression, pruning, and quantization techniques. We summarize the benchmark datasets that are useful for benchmarking SLMs along with the evaluation metrics commonly used. Additionally, we highlight key open challenges that remain to be addressed. Our survey aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners interested in developing and deploying small yet efficient language models.
• Abstract（参考訳）: 小言語モデル(SLM)は、最小限の計算資源で様々な言語タスクを実行するための効率と性能のため、ますます重要になってきており、オンデバイス、モバイル、エッジデバイスなど、様々な設定に最適である。 本稿では,SLMのアーキテクチャ,トレーニング技術,モデル圧縮技術に着目した総合的な調査を行う。 本研究では、モデル圧縮、プルーニング、量子化技術を含むSLMの最適化手法を分類するための新しい分類法を提案する。 本稿では、SLMのベンチマークに有用なベンチマークデータセットと、一般的に使用される評価指標を要約する。 さらに、対処すべき重要なオープンな課題を強調します。 我々の調査は、小さいが効率的な言語モデルの開発と展開に関心のある研究者や実践者にとって、貴重なリソースとなることを目的としている。

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