E 为大规模的基于 MoE 的预训练模型提供了高效的分布式训练框架。图 3.1-5 预训练大模型的并行训练示意图为了缓解大规模预训练模型在部署推理过程中成本过高的问题，将大规模的预训练语言模型通过知识蒸馏缩减为小规模模型成为了实际应用中常用的方式。知识蒸馏使用教师模型(在这里即为大规模预训练模型)的输出和数据的真实标签去训练学生模型。这样可以将教师模型的知识转移到学生模型中，教师模型与学生模型可以
本文作者：云原生智能算力架构
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本文由 XZ导师app 自动发布 | 发布时间：2026/8/11 23:40:09