SLM与LLM：将生产任务分配到正确的模型

SLM 与 LLM 的决策不应仅在架构白板上做出一次性决定，然后永远应用于每个请求。在生产中，模型大小是一个路由决策。一些任务需要大型语言模型的广度、推理范围和灵活性。其他任务则足够稳定，小型语言模型可以更快地以更低的成本提供正确答案。.

实际的问题不是哪种模型类型胜出。实际的问题是，在什么约束条件下，应该由哪个模型处理每个任务，以及当质量、延迟、成本或可用性发生变化时的备用方案是什么。.

SLM 与 LLM 是一个路由决策。

大型语言模型通常更适合开放式工作：复杂推理、代码帮助、广泛知识检索、多步骤规划，以及用户可能提出几乎任何问题的情况。小型语言模型通常更适合可重复的、范围狭窄的、高频任务，这些任务的输入模式是可预测的，输出形式是明确的。.

这种区分对生产级 AI 很重要，因为一个产品通常包含多种任务类型。一个客户支持助手可能需要一个 LLM 来处理模糊的对话，一个 SLM 来进行意图分类，一个专用模型来进行信息提取，以及一个备用模型来确保可靠性。将所有这些视为一个模型选择通常会浪费质量或预算。.

快速比较

决策因素	LLM 适配	SLM 适配
任务形态	开放式、多步骤、不可预测	狭窄、稳定、可重复
质量需求	高推理范围和灵活性	针对已知任务的一致输出
延迟	通常较慢，取决于模型和提供商	通常在受限任务中速度更快
成本	在广泛、大上下文使用中表现更高	在大规模使用简单任务时表现较低
最佳用途	研究、编码、代理、综合、复杂聊天	分类、提取、路由、简短摘要、验证
风险	在简单任务上过度支出	在复杂或模糊任务上表现不佳

当灵活性很重要时使用LLM

当任务需要灵活推理、广泛上下文或创造性综合时使用LLM。这些是提示可能变化很大的工作流程，模型需要足够的能力来解释新情况，而无需严格的操作手册。.

• 用户下一步问题难以预测的客户对话。.
• 需要规划、工具使用以及从部分失败中恢复的代理工作流程。.
• 代码生成、调试和架构推理。.
• 跨多个文档或指令的长篇综合。.
• 产品早期探索阶段，当团队仍在学习工作流程应该如何发展时。.

LLM在AI功能生命周期的初期特别有用。当任务尚未完全定义时，较大的模型为团队提供了学习的空间。一旦工作流程变得可重复，其中一些步骤可能适合使用较小的模型。.

当工作流程稳定时使用 SLM。

当工作流程具有明确的边界、可预测的输入和可衡量的输出时使用 SLM。这些任务通常更关注吞吐量、延迟和单位经济性，而不是广泛的推理范围。.

• 用于支持票据或聊天路由的意图分类。.
• 从已知文档类型中进行结构化提取。.
• 以固定格式生成简短摘要。.
• 政策检查、安全过滤或验证步骤。.
• 重复的后台任务，任务量大且范围狭窄。.

SLM 并不因为更小而自动更好。只有当任务足够受限以使较小的模型能够达到质量标准时，它才更好。唯一可靠的方法是用真实的生产示例进行测试。.

构建混合路由路径。

最强的生产模式通常是混合模式。在功能刚推出时选择最强大的路由，收集真实示例，识别可重复的子任务，并仅在证据支持更改后将这些子任务转移到较小或更专业的路由。.

一个简单的路由计划可以如下：

1. 在早期探索和复杂回退时使用 LLM。.
2. 记录任务类型、延迟、质量信号和每个完成工作流程的成本。.
3. 找到具有稳定输入和输出形状的重复步骤。.
4. 使用真实示例在这些步骤上测试 SLM。.
5. 仅将经过验证的任务切片路由到SLM。.
6. 为低置信度、模糊或失败的请求保留LLM回退机制。.

这使团队能够降低成本和延迟，同时不假装每个请求都很简单。这也使得随着新供应商、模型规模和开放权重选项的出现，模型堆栈更容易演进。.

ShareAI 的定位

ShareAI通过一个API帮助构建者在广泛的AI模型和供应商网络之间进行路由。与其将SLM与LLM视为永久的供应商决策，构建者可以比较选项、测试路由，并将其产品逻辑与模型层分离。.

这对需要AI功能但又不希望每次模型更改都成为发布周期的SaaS产品、代理机构、开源工具、注重隐私的应用程序和内部软件团队非常有用。构建者可以从 ShareAI文档, 开始，比较可用的 AI模型, ，并测试输出结果。 分享AI游乐场.

相同的模型路由逻辑也支持供应商。如果供应商为某类工作负载提供强大的延迟、可用性或定价，路由可以为这种能力提供需求路径。对于创作者和模型所有者来说，当模型适合实际生产任务时，路由可以使构建者更容易尝试、采用和货币化该模型。.

切换任务前的实际测试

在将工作负载从LLM转移到SLM之前，定义质量标准。例如，提取步骤可能需要有效的JSON、正确的字段以及没有虚构值。分类步骤可能需要与人类标签的协议超过目标阈值。路由步骤可能需要同时满足准确性和快速响应时间。.

• 选择一个具有明确成功标准的狭窄任务。.
• 从真实客户或生产示例中构建测试集。.
• 并排比较LLM和SLM的输出结果。.
• 测量完整任务成本，而不仅仅是令牌价格。.
• 为低置信度或格式错误的输出设置备用规则。.
• 部署后审查路线性能，因为模型和提供商会发生变化。.

正确的答案很少是用SLM替换每个LLM调用。更好的答案是将稳定的工作路由到较小的模型，并保留较大的模型用于真正需要它们的工作。.

关于小型语言模型的更广泛定义，请参阅Microsoft Azure的指南 小型语言模型.

常见问题

SLM和LLM之间的主要区别是什么？

SLM较小，通常更适合狭窄、可重复的任务。LLM较大，通常更适合广泛推理、复杂对话、编码和不可预测的任务。.

SLM总是比LLM便宜吗？

对于高容量、狭窄任务，SLM通常更便宜，但真正的比较是每个成功任务的成本。一个经常失败的廉价模型可能会因重试、备用调用和人工审查而花费更多。.

SLM总是比LLM更快吗？

较小的模型通常更快，但延迟取决于提供商、硬件、地区、排队、上下文长度和流式行为。测量整个工作流程，而不仅仅是模型大小。.

一个产品可以同时使用SLM和LLM吗？

可以。许多生产系统应该同时使用两者。将简单、稳定的任务路由到SLM，并将LLM保留用于复杂、模糊或高价值的请求。.

团队什么时候应该避免使用SLM？

当任务是开放式的、定义不明确的、安全关键但没有强验证的，或者依赖于较小模型无法可靠处理的广泛推理时，应避免使用SLM。.

模型路由如何帮助进行 SLM 与 LLM 的决策？

模型路由允许应用程序根据任务、客户、成本限制、延迟目标或回退条件选择模型。这比为每个请求选择一个模型大小更灵活。.

构建者应该从 LLM 还是 SLM 开始？

从能让你最快学习的路径开始。许多团队在工作流程变化时从 LLM 开始，然后在有真实示例和明确的成功指标后，将稳定的子任务转移到 SLM。.

ShareAI 是否构建或托管我的应用程序？

不。ShareAI 不是应用框架、CMS、托管平台或无代码构建器。构建者使用 ShareAI 通过一个 API 访问、比较和路由 AI 模型。.

代理机构应该如何使用 SLM 与 LLM 路由？

代理机构可以根据成本、质量、隐私需求和响应时间要求路由客户工作负载。这有助于避免为每个客户从头开始构建定制模型集成计划。.

提供商如何从 SLM 和 LLM 路由中受益？

当提供商的计算或推理能力在特定工作负载类型上表现良好时，可以获得需求。路由帮助优秀的提供商能力被构建者发现。.

最安全的首次生产测试是什么？

选择一个狭窄任务，定义成功标准，在真实示例上比较 SLM 和 LLM 输出，设置回退规则，然后仅将少量流量路由到新路径。.

集成一个API 测试模型路由而不将产品逻辑绑定到一个模型大小。.