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
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大模型蒸馏实战：Command R+能力迁移的核心技术拆解
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 ...