标签： 大模型蒸馏

模型蒸馏新范式：基于动态参数共享的迁移学习架构解析

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在大型语言模型迭代速度持续加快的当下，参数高效迁移学习已成为解决模型部署成本与性能平衡的关键技术。传统模型蒸馏方法往往面临三个核心痛点：参数迁移冗余度高达72%、领域适配效率低下、以及知识流失率超过40%。本文提出的动态参数共享架构（Dynamic Parameter Sharing...

大模型蒸馏实战：解密ChatGLM3到Qwen 2的模型压缩革命

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在人工智能领域，大语言模型的参数量级持续突破技术边界，但随之而来的计算资源消耗和推理延迟问题日益凸显。本文以ChatGLM3和Qwen 2两大主流模型为研究对象，深入剖析知识蒸馏技术在工业级大模型部署中的核心应用，揭示从理论研究到工程实践的完整技术路径。 一、知识蒸馏的核心挑战 ...

大模型蒸馏实战：Command R+能力迁移的核心技术拆解

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在人工智能领域，大模型能力的迁移与压缩始终是技术攻坚的重点方向。本文以Command R+为研究对象，深入剖析大模型蒸馏过程中面临的三大技术瓶颈：知识表征损失、师生模型结构鸿沟、推理效率折损，并提出系统化的工程解决方案。 一、结构适配的蒸馏框架设计 ...

大模型瘦身革命：解密从1800亿参数到10亿参数的工业级蒸馏魔法

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在人工智能算力军备竞赛愈演愈烈的今天，大型语言模型正面临严峻的工程化挑战。当业界还在惊叹Falcon-180B的千亿级参数规模时，前沿实验室已经成功将其核心能力压缩到TinyLlama的1.6%体积。这场静默发生的技术革命，正在重塑大模型落地的基本范式。一、知识蒸馏的范式升级 ...