基于答案：学生模型学习复制教师模型的最终输出层，通常使用“软目标”来获取更细致的信息。
基于特征：专注于再现教师模型的中间层，帮助学生从数据中提取相似的模式。
基于关系：训练学生理解教师模型不同部分之间的关系，模拟复杂的推理过程。
蒸馏法
修剪
修剪就像剪掉不需要的东西。在剪枝过程中，模型中不太重要的部分被删除，例如对整体性能贡献不大的神经元或参数。该技术有助于缩小模型，而不会显着影响其准确性。但是，修剪可能有点挑剔，因为如果过于激进，
llm剪枝流程
修剪可以显着减小模型大小，同时保持大部分原始性能，使 香港电话数据 其成为创建 SLM 的有效技术。
量化
量化涉及使用更少的位来存储型号。通常，模型可能使用 32 位数字，但使用此方法，这些数字会减少为小得多的 8 位值。这使得模型占用更少的空间并使其运行得更快。最好的是，尽管数字不太精确，但模型仍然表现良好，对其准确性影响很小。
想象一下，您在天气应用程序中存储温度值。您将以高精度（作为 32 位数字）存储它们，这超出了您的需要。通过将精度降低到 8 位，您可能会丢失细节，但应用程序在运行速度更快且使用更少内存的情况下仍然有用。
这对于在内存和计算能力有限的设备（例如智能手机或外围设备）上部署人工智能特别有用。
LLM量化流程
量化对于将模型部署到资源受限的设备特别有效，因为它可以减少内存需求并提高推理速度。
小语言模型的应用
SLM 的优点在于它们能够提供强大的人工智能，而无需大量基础设施或持续的互联网连接，从而开放许多应用程序。
设备上的人工智能
让我们考虑一下移动助理，手机上的语音助理可以帮助您全天相处。 SLM 使之成为可能。它们允许实时文本预测、语音命令，甚至翻译，而无需将数据发送到云端。一切都在本地完成，这意味着更快的响应和更多保护隐私的交互。
例如，SwiftKey 和 Gboard 使用 SLM 提供上下文准确的文本建议，从而提高打字速度和准确性。
这也延伸到离线应用程序，人工智能可以在没有互联网连接的情况下继续运行，这使得它在连接有限的区域非常有用。
例如，谷歌翻译提供基于 SLM 的离线翻译功能，促进互联网访问受限的地区的沟通。
定制人工智能
SLM 的一大优势是可以针对特定任务或用户偏好进行定制。想象一下，您的公司中有一个专门为客户服务而完善的聊天机器人，或者有一个人工智能，它可以根据您之前的互动准确地知道如何为您提供服务。由于这些模型较小，因此更容易在不同领域进行调整和实施。
让我们看一些例子：
备上运行。