Downcodes小編獲悉，Hugging Face近日發布了一款名為SmolLM的全新AI工具，這是一系列參數規模從135M到1.7B不等的小型語言模型，旨在為各種設備和應用提供高效、強大的AI能力。 SmolLM模型在資源有限的裝置上也能出色運行，同時兼顧用戶隱私保護，非常適合在手機和平板電腦等裝置上使用。
最近，Hugging Face推出了全新的AI工具－SmolLM。這是一系列高效能的小型語言模型，參數從135M到1.7B不等，專門為各種設備和應用設計。想像一下，這些小模型能夠在手機和筆記型電腦上高效運行，簡直太酷了!
SmolLM模型的特點就是小巧而強大。它們能在更少的運算資源下，依然表現出色，幫助用戶保護隱私。 Hugging Face在訓練這些模型時使用了一個叫做SmolLM-Corpus的數據集，這個數據集經過精心挑選，包含了豐富的教育和合成數據，確保模型能夠學習到各種知識。
具體來說，SmolLM有三個版本:135M、360M和1.7B參數。這些模型不僅能處理多種任務，還能依照使用者的硬體配置，靈活運作。例如，SmolLM-135M模型就超越了許多同類產品，成為了小於200M參數模型中的佼佼者。
SmolLM模型在各個基準測試中進行了評估，測試了常識推理和世界知識。這些型號表現出令人印象深刻的性能，在各自的尺寸類別中表現優於其他型號。例如，儘管在較少的代幣上進行了訓練，但SmolLM-135M 模型超過了MobileLM-125M，後者是當前參數小於200M 的最佳模型。同樣，SmolLM-360M 和SmolLM-1.7B 模型分別優於參數小於500M 和2B 的所有其他模型。
除了優秀的性能，SmolLM也經過了特別的調教，使得它在理解指示和回答問題時更加出色。 Hugging Face也提供了WebGPU的展示，大家可以直接體驗這些模型的能力。
SmolLM的發布證明了即使是小型模型，也能透過高品質的訓練數據，實現令人驚嘆的表現。
產品入口： https://top.aibase.com/tool/smollm
劃重點:
1. **高效能**:SmolLM模型在低運算資源下也能表現出色，保護使用者隱私。
2. **豐富資料**:使用高品質的SmolLM-Corpus資料集，確保模型學習到多樣知識。
3. ? **多種應用**:適用於手機、筆記本等設備，靈活運行，滿足不同需求。
SmolLM憑藉其高效的性能、豐富的知識儲備以及廣泛的應用性，為AI領域帶來了新的可能性。 Downcodes小編相信，SmolLM將會在未來AI應用中扮演重要角色。趕快去體驗一下吧！