训练、微调与数据图文讲义1566 字

模型蒸馏是什么

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《模型蒸馏是什么》共 20 页、0.2 万字,通篇围绕 蒸馏、量化、部署、算力 展开,归在「训练、微调与数据」这一层。

覆盖蒸馏量化部署算力对齐推理

适合要自己训模型、或者判断这一版该不该训的人

目录骨架(8 节)
  1. 模型蒸馏是什么?
  2. 本次学习路线图
  3. AI 行业的“算力 vS. 效率”博弈
  4. “大胖子”模型如何塞进小设备?
  5. 模型压缩技术“三剑客”
  6. 老师如何传递“隐性知识”?
  7. 真实案例:DeepSeek 如何“以大带小”
  8. 蒸馏后的学生“青出于蓝”

原 PDF 已逐页还原成图,共 20 页,这里先放前 3 页,其中 3 页识别出了标题。右侧文字由 OCR 按版面重排,可能有个别错字,以图为准;点图可全屏放大。

本讲义目录 · 3 页
  1. 01模型蒸馏是什么?
  2. 02本次学习路线图
  3. 03AI 行业的“算力 vS. 效率”博弈
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第 1 页:模型蒸馏是什么?
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模型蒸馏是什么?

让大模型成功瘦身的“黑科技”

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第 2 页:本次学习路线图
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本次学习路线图

1.缘起:为何需要模型蒸馏? 从终端部署的瓶颈讲起,让你明白这项技术是工业落地的刚需。

  1. 概览:模型压缩技术大家族 带你搞清楚四大压缩技术,避免在项目中选错方向。 ③

3.核心:知识蒸馏的原理与实践 通过 DeepSeek 的真实案例,看头部团队的实战策陪。

Teacher Model

4.进阶:两种蒸馏机制的深度解析 搞懂面试高频题,掌握方案设计的核心依据。

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第 3 页:AI 行业的“算力 vS. 效率”博弈
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AI 行业的“算力 vS. 效率”博弈

终端算力有限

模型越来越大

(参数从百亿到万亿)

整个 AI 行业正在经历一场算力和效率的博弈。模型越胖,能力越强,但问题也来了⋯

资料里没有你的场景?

把你手上的数据和想解决的那个环节发上来,我们按具体情况回,不复述方法论。

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