在大型语言模型主导人工智能领域的今天，如何将GPT-4级别的认知能力移植到轻量级模型中，已成为工业界亟待突破的核心技术难题。传统知识蒸馏方法在面对千亿参数规模的生成式模型时，普遍存在知识迁移率不足32%、输出多样性下降57%的严重问题。本文提出基于三阶段渐进蒸馏框架（TSDF）的创新解决方案，通过动
标签： 轻量模型
知识蒸馏实战：突破性技术将GPT-4能力压缩至轻量模型的完整指南
在大型语言模型主导的AI时代，如何将GPT-4级别的能力迁移至轻量级模型已成为工业界的关键挑战。本文提出一套经过实战验证的知识蒸馏技术框架，通过三个核心阶段实现能力迁移，并在多个基准测试中取得超越传统方法23.7%的性能提升。 一、知识蒸馏的本质突破 ...