Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的模型优化技术——模型蒸馏（Model Distillation）。 随着人工智能技术的高速发展，模型规模的不断扩大（如 GPT-4 的万亿参数）带来了性能的显著提升，但也伴随着高昂的 ...

我觉得这篇论文的一个主要贡献就是直击当前大模型（LLM）落地最痛点的问题：如何在无法获取私有大模型（如 GPT-5）权重和 Logits（概率分布）的“黑盒”情况下，高效地蒸馏出高性能的小模型。 所以论文提出了 Generative Adversarial Distillation (GAD，生成对抗蒸馏 ...