在人工智能领域，小语言模型的研究正迎来新的突破。近期，一项针对70M参数小模型的深入探索揭示了影响其性能的关键因素，为资源有限的开发者提供了重要参考。
传统观点认为，模型架构是决定性能的核心要素。然而，最新研究显示，在70M参数规模下，模型"形状"——即深度与宽度的配比——比具体架构选择更重要。实验表明，当隐藏维度（神经网络宽度）达到或超过512时，模型性能显著提升。这一发现颠覆了"层数越多越好"的普遍认知，指出12层、32层和64层配置表现优异，而16层、24层和48层则陷入"性能低谷"。
研究团队通过系统实验发现，32层配置堪称"黄金平衡点"。在隐藏维度为384的特殊设置下，该配置不仅超越了标准12层架构的性能，更在多项基准测试中取得最高分。进一步分析表明，当隐藏维度不足时，极深架构（如64层）可通过增加计算量实现"暴力补偿"，但这种提升伴随显著效率损失。
在架构对比环节，12种主流模型架构（包括GPT-2、LLaMA3等）在相同参数规模下性能差异不足2%。这表明，为数十亿参数模型设计的先进技术（如RMSNorm、RoPE等），在70M参数场景中效果有限。研究者指出，对于小模型而言，优化"形状"配置带来的收益远大于追求最新架构。
扩散模型在此次研究中展现出独特优势。尽管平均准确率略低于自回归模型，但其推理速度达到后者的3.8倍，且在事实准确性测试中得分高出16个百分点。这种特性使其特别适合需要批量处理的场景。研究揭示，扩散模型的三大机制——双向注意力、迭代改进和非自回归生成——共同减少了"幻觉"现象的产生。
研究者提出一种名为"Canon层"的轻量级结构，仅增加0.13%参数即可提升模型事实性1-2%。更引人注目的是，通过改进的Warmup-Stable-Decay转换方法，现有自回归模型可高效转化为扩散模型，所需数据量和训练成本仅为传统方法的十分之一，且在多项测试中超越从头训练的模型。
