5、迁移与微调:如果目标模型在新任务上表现良好,可以考虑直接应用该模型,否则,通过微调源模型的参数,使其更好地适应新的需求。
4、模型验证与优化:在多个数据集上进行测试,收集反馈并调整蒸馏算法和超参数,直至满足预期性能要求。
随着人工智能技术的不断进步和应用领域的不断扩大,深度学习已经成为推动这一领域发展的关键力量,特别是在大型语言模型方面,诸如ChatGPT、BERT等超级模型的出现,不仅展示了深度学习的强大潜力,也为未来的发展奠定了的基础,在追求深度学习技术的无限可能的同时,我们也面临着许多挑战,本文将探讨在DeepSeek平台中如何有效蒸馏出高质量的“千问”模型,以及这一过程中的关键技术和方法。