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于是，我们让它“教”一个更小、更轻便的模型（称为“学生”），让小模型学到大模型的核心能力，同时变得更高效。

打个比方。 想象一下，一个非常聪明但有点“啰嗦” 的教授（大模型）在讲课。 学生们（小模型）不需要记下教授讲的每一句话，而是记住那些关键点和总结。 这种让教授教学生，并且学生学会简化知识的过程，就是知识蒸馏。

通过这种方法，是可以节约大量成本、算力制作小模型的，而且模型的功能多少也能跟得上一点主流模型。

不过，因此，市场周五很担心之后算力需求会严重下降......这样一来，对AI算力股反而是重大利空了.....

周末期间，机构们普遍科普了主流厂商的算力投入还是不会少的，这个方法可能主要还是方便大家做做小模型，然后做做细分应用。

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