本文探讨了动态知识蒸馏的方法，分析了教师模型选择、数据选择和蒸馏目标调整的影响。实验结果表明，动态知识蒸馏具有良好前景，并提出了更有效的知识蒸馏方法，如GKD、MiniLLM和DistiLLM等，这些方法在复杂任务中表现优于传统方法，为未来研究指明了方向。