認識超輕量語言模型 TinyLlama - 只有1.1B！

Posted By MakerPRO編輯部 on 3 月 2, 2025 in LLM, SLM, 技術導讀, 知識庫 | 0 comments

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TinyLlama 是一款 1.1 億參數（110M）的 小型語言模型（SLM, Small Language Model），由 TinyLlama 團隊 開發，旨在提供高效、輕量級的語言模型，適用於資源受限的環境，如行動裝置、邊緣計算與嵌入式系統。

技術細節

TinyLlama模型架構是基於 Llama 2 架構 進行縮小版設計，只有110M（1.1 億）參數，適合低資源環境部署。麻雀雖小，但它仍維持 Llama 2 的高效設計，並進一步優化推理速度與效能。

其預訓練數據約 1 萬億（1T）tokens，涵蓋多種語言與領域知識。相較於其他小型模型，TinyLlama 訓練於更大規模的數據集，以提升泛化能力。

在效能優勢上，它的推理速度上比傳統大型語言模型（LLMs）更快、更輕量。透過小規模的參數設計，仍能在多項 NLP 任務（如文本生成、摘要、翻譯等）中維持良好表現。相較於 GPT-2、DistilBERT，TinyLlama 在相似參數規模下表現更優。

這種輕量級的SLM，可以適用在很多的地方，包括行動裝置、邊緣計算、嵌入式系統與低功耗設備，可用於聊天機器人、語音助手、文字補全、知識檢索等應用。

站在開源的基礎上，開發者可透過 Hugging Face 或 GitHub 取得模型並進行微調。

與其他小型模型比較

模型	參數量	預訓練數據	主要優勢
TinyLlama	110M	1 萬億 tokens	Llama 2 精簡版，高效推理
Phi-2	270M	3.3T tokens	微軟開發，擅長推理與編碼任務
DistilBERT	66M	16GB 文本	BERT 精簡版，適合文本分類
GPT-2	124M	40GB 文本	早期 GPT 系列小型化版本

如何使用 TinyLlama

開發者可以透過 Hugging Face Transformers 庫來下載和使用 TinyLlama：


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer



model_name = "TinyLlama/TinyLlama-1.1B"



tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)



input_text = "今天天氣很好，"

input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

output = model.generate(input_ids, max_length=50)



print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

小結

TinyLlama 是一款針對低資源環境設計的 超輕量語言模型，雖然參數量僅 1.1 億，但透過 1 萬億 tokens 的大規模預訓練，使其在文本理解與生成任務中具備良好表現。它適用於 行動裝置、邊緣運算、嵌入式 AI 應用，並且在 Hugging Face 開源，方便開發者下載與應用。