SLMs-Survey

一图看懂小语言模型,快速上手SLM研究

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 24 🐛 待处理 2 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 262
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

SLMs-Survey 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队FairyFali
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型language-model,large-language-models,llm,slm,small-language-models,survey,trustworthiness
GitHub 星标★ 262
上线时间2024-10-05 00:00:00
代码更新2025-11-06
仓库体积2.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个由宾夕法尼亚州立大学团队维护的小语言模型(SLM)综述项目,系统梳理了SLM领域的研究进展。项目解决的是大模型时代下,如何在资源受限场景中高效部署语言模型的问题,核心能力包括对SLM的架构设计、训练策略、推理优化及下游应用进行结构化分类和总结。内容覆盖从模型压缩、知识蒸馏到高效推理等关键技术路线,并整理了代表性模型和数据集,为研究人员和工程师提供了快速入门的导航图。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 262

核心亮点

  • 由高校团队维护,内容学术性强,分类体系清晰
  • 覆盖架构、训练、推理、应用全链路,适合系统学习
  • 持续更新,紧跟小模型领域最新进展

不足之处

  • 项目早期,星标和社区贡献有限,内容深度待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究人员快速了解SLM领域全貌和前沿方向
  • 工程师选型小模型时对比不同技术路线
  • 学生入门小语言模型学习的参考资料

替代项目

Awesome-Small-Language-Models、Efficient-LLMs-Survey、TinyML-and-Efficient-DL

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