摘要：因此，讲两件事，一个是回顾下小模型，推荐一个写的很好的小模型进展技术总结综述，里面提到的几个关键点都值得索引；再看小模型用于RAG文本切分的一些小模型工具，包括文档处理、文档切分等。

文章转自公众号老刘说NLP

本文还是来看看RAG，不过是从另一个角度，从小模型(其实这个小不太好说，7B或者以下？)角度；

因此，讲两件事，一个是回顾下小模型，推荐一个写的很好的小模型进展技术总结综述，里面提到的几个关键点都值得索引；再看小模型用于RAG文本切分的一些小模型工具，包括文档处理、文档切分等。

仔细读，会有收获，供大家一起参考。

一、特别直接推荐的小模型进展技术总结

关于小模型综述，我们之前其实有说过，例如《What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey》(https://github.com/tigerchen52/role_of_small_models, https://arxiv.org/pdf/2409.06857)，而进一步的，老刘说NLP技术社区在11月07日早报中提到了另一个小模型综述，《A Comprehensive Survey of Small Language Models in the Era of Large Language Models: Techniques, Enhancements, Applications, Collaboration with LLMs, and Trustworthiness》(https://arxiv.org/pdf/2411.03350)，周末有空，温习了下，感觉很不错，十分推荐给大家，可以重点看几个点：

1、当前都有哪些小模型

2、小模型的发展时间线

3、Representative quantization methods当前一些量化的方法

4、当前一些模型压缩压缩的方法对比

5、小模型的领域应用

尤其是这个，小模型用于websearch上的结合方式：

6、小模型的部署成本消耗

7、小模型协助大模型的一些代表工作

二、再看小模型用于RAG文档处理及切分‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

关于RAG切分，可以看看小模型用在RAG领域的一些工作，也是昨晚看到的，JinaAI在这方面做了不少工作。

先说文档清洗阶段，将html转换为markdown(reader-lm-0.5b: https://huggingface.co/jinaai/reader-lm-0.5b，reader-lm-1.5b: https://huggingface.co/jinaai/reader-lm-1.5b)

使用方式也很简单：

# pip install transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
checkpoint = "jinaai/reader-lm-0.5b"
device = "cuda" # for GPU usage or "cpu" for CPU usage
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).to(device)
# example html content
html_content = "

Hello, world!

"
messages = [{"role": "user", "content": html_content}]
input_text=tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0, do_sample=False, repetition_penalty=1.08)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

再说文档切分阶段，将文档进行切割，这里还会涉及到一个wiki-segment数据集，https://github.com/koomri/text-segmentation) ，从维基百科文章中提取的大规模结构化文本片段集合，包含超过727,000个文本块，每个片段代表维基百科文章的不同部分，例如引言、章节或子章节。

基于这个数据，可以训练出来一些小模型进行切割，例如：

simple-qwen-0.5(https://huggingface.co/jinaai/text-seg-lm-qwen2-0.5b)，根据文档的结构元素进行切分；

topic-qwen-0.5(https://huggingface.co/jinaai/text-seg-lm-qwen2-0.5b-cot-topic-chunking)：借鉴来自Chain-of-Thought)推理，先识别文本中的主题，再根据主题进行切分，确保每个段落主题连贯最适合复杂的多主题文档；

summary-qwen-0.5(https://huggingface.co/jinaai/text-seg-lm-qwen2-0.5b-summary-chunking):能切分文档，并生成每个分块的摘要，适合长文档问答任务需要更多训练数据，这个就很有趣，还需要用到GPT4-O进行增强：

Generate a five to ten words topic and a one sentence summary for this chunk of text.
#
{text}
#
Make sure the topic is concise and the summary covers the main topic as much as possible.

Please respond in the following format:
#
Topic: ...
Summary: ...
#
Directly respond with the required topic and summary, do not include any other details, and do not surround your response with quotes, backticks or other separators.
""".strip

总结

本文主要从围绕小模型这个话题做了回顾，一个是回顾下小模型，推荐一个写的很好的小模型进展技术总结综述，里面提到的几个关键点都值得索引；再看小模型用于RAG文本切分的一些小模型工具，包括文档处理、文档切分等。

最近，在做文档处理结合落地的一些事情，尤其是表格解析，目前最大的问题是稳定性和速度的问题，而为了解决速度和成本问题，所以大模型(甚至是Transformer级)的方案都要舍弃掉，所以也是在看一些传统的cv方案，比如yolo做检测这些，做一些组合策略，其实效果还不错，所以也在想，当前很多大模型这股潮流其实将大家的思维固化了，觉得除了大模型就没有其他方案【其实这个的确如此，比如实体识别这些经典任务，bert-crf这些很多人竟然都不知道了，不去往那方面想，这其实问题挺大的】，因此，之前已经被验证的经典方案，还是要捡起来，这样，才不会过于被动，技术思维不要固化。