标签： 神经网络蒸馏

在人工智能领域，大型语言模型如GPT-4展现出惊人的能力，但其庞大的参数量（超过千亿级）带来高昂的计算成本和推理延迟，限制了在边缘设备或实时应用中的部署。针对这一挑战，知识蒸馏技术应运而生，它能将教师模型（如GPT-4）的丰富知识高效转移到学生模型（轻量级版本），实现模型压缩而不牺牲性能。本文作为资