生成式数据驱动的模型蒸馏技术探索与实践

生成式数据驱动的模型蒸馏技术探索与实践

摘要

大模型时代下，生成式数据驱动的模型蒸馏技术成为突破算力与数据瓶颈的关键。通过教师模型的知识迁移，不仅能压缩模型规模，还能提升小模型性能，尤其适用于数据稀缺的行业场景。亚信科技的实践展示了从数据生成到模型部署的全流程，在编程领域成功实现轻量化模型的高效落地。这项技术正推动AI从算力依赖转向知识驱动，为行业智能化提供新思路。