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知识蒸馏:让大模型“瘦身”的魔法

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六月的雨在Tencent
修改2025-04-09 16:00:44
修改2025-04-09 16:00:44
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概述
什么是蒸馏模型?AI界的“知识浓缩术”核心定义蒸馏模型(Distillation Model)是一种通过“师生教学”的方式,将庞大复杂的大模型(教师模型)中的核心知识,“浓缩”到轻量级小模型(学生模型)中的技术。就像把百科全书提炼成便携手册,既保留关键知识,又大幅降低使用门槛。传统训练 vs 知识蒸馏传统训练:学生模型直接从数据中学习(如同自学),需要大模型自己从海量数据中提取自己需要的信息;知识

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 什么是蒸馏模型?AI界的“知识浓缩术”
    • 核心定义
    • 传统训练 vs 知识蒸馏
    • 关键优势
  • DeepSeek的蒸馏“三步魔法”
    • 骨架提取——搭建“迷你版大脑”
    • 知识灌注——模仿教师的“思考过程”
    • 微调优化——针对场景“查漏补缺”
  • DeepSeek-R1-Lite的实战表现
  • 未来展望:蒸馏模型将如何改变AI?
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