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CEGI：测量小型语言模型与视觉语言模型之间效率与碳排放的权衡
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了小型语言模型（SLMs）和视觉语言模型（VLMs）的性能，提出碳效率增益指数（CEGI）来量化碳排放与模型表现的关系，结果表明微调SLMs和VLMs能够在减少碳排放的同时实现与大型语言模型相当的性能。
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关键要点
- 本文探讨了小型语言模型（SLMs）和视觉语言模型（VLMs）的性能。
- 研究评估了模型表现与碳排放之间的权衡。
- 提出了一种新颖的度量标准CEGI（碳效率增益指数）。
- CEGI用于量化单位百分比增益每百万可训练参数的碳排放。
- 结果表明，通过微调SLMs和VLMs，可以在减少碳排放的同时实现与大型语言模型（LLMs）相当的性能水平。
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