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【LLM技术全景】第34篇 知识蒸馏与模型剪枝:让大模型更轻量

【LLM技术全景】第34篇 知识蒸馏与模型剪枝:让大模型更轻量 《LLM 技术全景:从 Token 到部署》系列 · 工程实践篇(第2篇)承上:第33篇《模型量化完全指南》|启下:第35篇《vLLM 推理框架深度解析》摘要核心问题:量化(第33篇)只压缩了数值精度,没动模型"骨架"。当我们要把 7B/13B 模型塞进手机、IoT 或高并发服务时,光靠量化还不够——需要直接"动刀"改结构。两条路线:知识蒸馏(Knowledge Distillation):让小模型(学生)模仿大模型(教师)的行为,把"暗知识"迁移过去;模型剪枝(Pruning):直接删掉模型中"不重要"的权重/通道/层,让网络变稀疏或更窄。阅读收获:搞懂 soft label + 温度 为什么比 hard label 训得快、学得好;分清结构化剪枝(整通道删除,硬件友好)与非结构化剪枝(单权重删除,压缩比高但需稀疏内核);拿到两段可运行代码:HF 蒸馏训练循环 + torch 剪枝与评估;
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