这篇文档介绍了模型蒸馏(Model Distillation)技术。模型蒸馏是一种通过大模型来改进小模型性能的方法。主要步骤包括： 1. 使用大模型生成高质量输出并存储 2. 评估大小模型的基准性能 3. 选择合适的数据来微调小模型 4. 评估微调后的模型效果 这种方法的主要优势是: - 可以让小模型在特定任务上达到接近大模型的效果 - 降低成本和延迟 - 提高模型效率 具体实施时: - 使用API的store参数存储大模型输出 - 用几百到几千个样本进行训练 - 整个微调过程约需15分钟 - 可以通过持续优化训练数据、提示词等来提升效果 这种技术特别适合需要在特定任务上获得高性能,同时又要考虑成本和效率的场景。 需要更多信息或具体实施细节的讲解吗？