已验证80% 置信事实时间未知
模型蒸馏是将大模型的能力压缩到小模型中以降低推理成本的技术
6
来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/2
首次发现
来源
大模型工程师必备技能：应用开发与微调训练完整指南
bilibili码士集团-鹅鹅
涉及实体
相关事实
待验证更聪明的模型能在更少的推理步骤内完成任务，减少冗余token输出，这被称为「token压缩效应」，是新一代模型降本的核心来源之一85% 相似待验证轻量模型通过知识蒸馏和模型剪枝技术压缩规模，知识蒸馏让小模型模仿大模型的输出概率分布，剪枝移除对输出贡献最小的网络权重79% 相似待验证推测解码（Speculative Decoding）通过使用小模型预测大模型的输出token来减少计算量78% 相似待验证业界降低LLM推理成本的主要优化路径包括模型量化、推测解码（Speculative Decoding）和语义缓存机制77% 相似待验证小模型辩论、大模型裁判是一种降低多智能体辩论调用成本的可行策略77% 相似
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