如何利用知识蒸馏创建更小、更快的大型语言模型？
原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。发表于：。As a developer working with large language models (LLMs), you’ve likely encountered the challenges of deploying them in real-world applications: their sheer size, computational demands, and...
知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过将大型模型的知识转移到小型模型，实现尺寸和推理时间的减少，同时保持性能。这使得大型语言模型可以缩小90%以上，适用于资源有限的环境。蒸馏过程包括选择教师模型、设计学生模型、训练和微调。DistilBERT是成功案例，显著减少了参数并提高了速度。
