在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的参数量正以指数级增长，动辄数百亿参数的模型虽展现出惊人能力，却面临部署难、推理慢、成本高的致命瓶颈。传统模型压缩方法在LLM场景下频频失效，而大模型蒸馏技术正成为突破这一困局的黄金钥匙——它不仅能实现知识的高保真迁移，更能完成从模型架构到计算图的深度手术级压缩
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突破移动端算力瓶颈：OPT-1.3B模型轻量化部署实战手册
在移动端部署十亿参数级别的大型语言模型，犹如将超级计算机的计算能力装入智能手机。本文以OPT-1.3B模型为研究对象，深入剖析从模型压缩到终端部署的全链路技术方案，通过实测数据验证各环节优化效果，为工业级移动端大模型部署提供可靠技术路径。 一、模型结构深度解析与优化空间 ...
工业级模型蒸馏实战：将ChatGLM3压缩到手机端实现性能飙升的终极方案
在移动端部署大语言模型已成为AI落地的关键战场，但直接将百亿参数的ChatGLM3部署到手机端面临显存占用高、推理速度慢等致命问题。本文提出一套经过工业验证的四阶段蒸馏方案，通过独创的渐进式层融合技术，成功将模型体积压缩78%的同时保持93%的原始精度。 第一阶段：模型结构深度解构 1.1...