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最近，Hugging Face，这家备受瞩目的开源人工智能社区与技术公司，宣布推出了其最新的轻量化语言模型——SmolLM（Small Language Model）。
SmolLM专为移动设备优化，能够在智能手机等资源受限的平台上高效运行，打破了以往语言模型体积庞大、只能在高性能服务器上运行的传统观念。
SmolLM模型的特点就是小巧而强大。它们能在更少的计算资源下，依然表现出色，帮助用户保护隐私。Hugging Face在训练这些模型时使用了一个叫做SmolLM-Corpus的数据集，这个数据集经过精心挑选，包含了丰富的教育和合成数据，确保模型能够学习到各种知识。
具体来说，SmolLM有三个版本：135M、360M和1.7B参数。这些模型不仅能处理多种任务，还能根据用户的硬件配置，灵活运行。比如，SmolLM-135M模型就超越了许多同类产品，成为了小于200M参数模型中的佼佼者。
SmolLM模型在各个基准测试中进行了评估，测试了常识推理和世界知识。这些型号表现出令人印象深刻的性能，在各自的尺寸类别中表现优于其他型号。例如，尽管在较少的令牌上进行了训练，但 SmolLM-135M 模型超过了 MobileLM-125M，后者是当前参数小于200M 的最佳模型。同样，SmolLM-360M 和 SmolLM-1.7B 模型分别优于参数小于500M 和2B 的所有其他模型。
除了优秀的性能，SmolLM还经过了特别的调教，使得它在理解指令和回答问题时更加出色。Hugging Face还提供了WebGPU的演示，大家可以直接体验这些模型的能力。
SmolLM的发布证明了即使是小型模型，也能通过高质量的训练数据，实现令人惊叹的表现。
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