大語言模型知識蒸餾 報告梳理方法與應用
GPT-4、Gemini、Claude等頂級模型多為閉源,開源模型性能仍有顯著差距。如何透過知識蒸餾讓小模型繼承大模型能力,正是當前研究的熱點,一場專題報告將系統梳理相關方法。
研究背景
近年GPT-4、Gemini、Claude等大語言模型迅速崛起並展現強大能力,但大多閉源;除近期開源的DeepSeek外,大部分開源模型性能仍有明顯落差,提升開源及小模型能力遂成焦點。

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