Survey on Knowledge Distillation for Large Language Models: Methods, Evaluation, and Application
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大型语言模型知识蒸馏研究综述：方法、评价与应用
摘要
摘要
在学术界和工业界均表现出色的大型语言模型（LLM）引起了广泛关注。尽管其性能令人瞩目但规模庞大的计算需求给实际部署带来了巨大挑战尤其是在资源有限的环境中。为了维持准确性同时压缩语言模型所需的努力成为研究的重点。作为一种高效的工具知识蒸馏技术得到了广泛的研究并被证实能够在不大幅影响性能的情况下显著提高推理速度。本文从方法评价与应用三个方面对知识蒸馏技术进行了系统性探讨具体而言我们将方法划分为白盒KD与黑盒KD两类以清晰展现二者间的差异性。此外我们还深入分析了不同蒸馏方法所对应的评价任务及其效果表现并提出了未来值得探索的方向。通过深入分析当前最新技术和实践成果本研究为相关领域的研究人员提供了丰富的参考资源并为其持续发展指明了新的探索方向
1 引言
2 知识蒸馏概述
3 大型语言模型中的知识蒸馏
4 应用
5 挑战和未来方向
6 结论
在本次调查中全面探讨了知识蒸馏算法的方法论框架与实践路径。相较于规模较小的模型而言大型模型中的蒸馏过程面临着更为复杂的挑战。尽管现有的诸多算法为应对这些难题付出了不懈努力但其中大部分方案仍沿袭了专为压缩小型模型而设计的独特架构这一限制使得大型模型的蒸馏问题依然有待突破探索未来如何在保持大语言模型（LLM）的一般性和概括性的同时开发出更为高效精准的压缩技术将是一项重要课题本研究旨在为相关领域提供有价值的参考文献并深入剖析当前研究现状从而推动对这一关键议题的持续深入探索以期在教师学者合作模式下实现蒸馏技术的有效设计与应用
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