小模型大能量！10款高性能小模型，媲美大型模型！

在深度学习和人工智能领域，模型的体积和性能常常被视为正比关系：更大的模型通常意味着更好的性能。然而，随着研究的不断深入和技术的发展，高性能的小模型逐渐崭露头角，它们以小巧的体积实现了令人瞩目的性能，甚至在某些任务上超越了大型模型。

今天给大家整理了10款高性能的小模型，它们虽小，却蕴含着巨大的能量，能够媲美甚至超越大型模型。这些小模型的出现，不仅为研究和应用带来了更多的可能性，也让我们重新审视模型大小与性能之间的关系。

1、TinyLlama-1.1B

论文：TinyLlama: An Open-Source Small Language Model

Tinyllama：一个开放源代码的小型语言模型

简述：本文提出了TinyLlama，它是一个1.1B语言模型，在约1万亿标记上进行了约3个周期的预训练。它在Llama 2的基础上，利用开源社区的先进技术，提高了计算效率。尽管规模较小，TinyLlama在下游任务中表现出色，优于其他相似规模的开源模型。

2、Mixtral 8x7B

论文：Mixtral of Experts

专家组合

简述：本文提出了Mixtral 8x7B，这是一种稀疏专家混合 （SMoE） 语言模型，在数学、代码生成和多语言基准测试方面远远优于 Llama 2 70B，并提供了一个经过微调以遵循指令的模型 Mixtral 8x7B - Instruct，它在人类基准测试中超过了 GPT-3.5 Turbo、Claude-2.1、Gemini Pro 和 Llama 2 70B - 聊天模型。

3、Multimodal-CoT

论文：Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models

语言模型中的多模态思维链推理

简述：本文提出了一种新的多模态CoT框架，它结合了文本和图像信息，并将理由生成与答案推理分为两个步骤。这使得答案推理能够利用更丰富的多模态背景数据。使用这个框架，此模型在ScienceQA基准测试中比GPT-3.5提高了16个百分点，达到91.68%的准确率，超过了人类表现。

4、phi-1.5

论文：Textbooks are all you need ii: phi-1.5 technical report

教科书就是你所需要的 II：phi-1.5 技术报告

简述：本文提出了一个名为 phi-1.5 的 13 亿参数新模型，在自然语言任务上的性能与模型大 5 倍相当，并且在更复杂的推理任务（如小学数学和基础编码）上超过了大多数非前沿 LLM。

5、Orca 2

论文：Orca 2: Teaching Small Language Models How to Reason

Orca 2: 教会小型语言模型如何进行推理

简述：本文提出了一个增强较小语言模型推理能力的Orca 2模型，通过使用一套包括逐步处理、回忆-生成、回忆-推理-生成、提取-生成和直接回答等推理技术来教授这些较小模型，并帮助模型为每个任务找到最佳策略。研究人员使用15个基准评估Orca 2，其性能超越同类并达到大5-10倍模型的性能，在高级推理任务的零样本设置中评估。

6、MindLLM

论文：MindLLM: Pre-training Lightweight Large Language Model from Scratch, Evaluations and Domain Applications

MindLLM：从头开始预训练轻量级大型语言模型、评估和领域应用程序

简述：本文提出了MindLLM，一个新颖的双语轻量级大型语言模型系列，通过提供13亿和30亿参数模型减轻负担，涵盖数据构建、模型架构、评估和应用，分享大模型开发经验。MindLLM在公共基准测试中性能卓越，并引入创新指令调优框架增强功能。

7、EfficientSAM

论文：EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment Anything

EfficientSAM：利用屏蔽图像预训练对任何内容进行高效分割

简述：本文提出了EfficientSAM，一种高性能、低复杂度的SAM模型。它使用SAMI（掩码图像预训练）学习高效的视觉表示，通过重建特征训练图像编码器。研究人员用预训练的编码器和解码器构建EfficientSAM，并针对分割任务进行调整。测试表明，SAMI预训练法优于其他方法，EfficientSAM在零样本实例分割等任务上表现出优势，在COCO/LVIS上提升约4 AP。

8、CogTree

论文：From Complex to Simple: Unraveling the Cognitive Tree for Reasoning with Small Language Models

从复杂到简单：使用小型语言模型解开推理的认知树

简述：本文中采用迭代法构建CogTree，根节点表示初始查询，叶节点为简单答案。此框架包含两部分：一是直观系统，迅速根据上下文生成响应；二是反思系统，通过比较学习来评估这些响应并指导直观系统的后续生成。实验显示，在两个复杂的推理任务上，这个框架虽然使用的是远小于GPT-3.5的语言模型（参数不超过7B），但性能可以媲美参数高达175B的GPT-3.5。

9、Zephyr

论文：ZEPHYR: DIRECT DISTILLATION OF LM ALIGNMENT

Zephyr：LM取向的直接蒸馏

简述：本文中利用AI反馈的偏好数据，采用蒸馏直接偏好优化法来训练意图一致性更高的聊天模型。此方法仅需几小时培训，且无需额外采样。最终，Zephyr-7B（7B参数模型）达到了最先进的聊天基准，无需人工注释。在MT-Bench上，Zephyr-7B超越了最佳开放访问模型Llama2-Chat-70B。

10、Prophet

论文：Prophet: Prompting Large Language Models with Complementary Answer Heuristics for Knowledge-based Visual Question Answering

Prophet：使用基于知识的视觉问答的补充答案启发式提示大型语言模型

简述：本文提出了Prophet框架，能增强大型语言模型（LLM）在知识型视觉问题回答（VQA）中性能。通过先训练一个标准的VQA模型来提取候选答案和示例，然后将这些信息转化为格式化提示，以提高LLM的回答准确度。在测试中，使用GPT-3的Prophet在几个知识型VQA数据集上的表现超过了现有的先进方法。还展示了Prophet的可适用性，可以与不同的VQA模型和LLM相结合以验证其效果。

论文和代码整理好了

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