Evolution der Distillation im LLM-Zeitalter: Von Kompression zu Capability Transfer
Warum es zählt
Wer kleine Modelle mit Hilfe großer Modelle trainiert, muss verstehen, dass klassische Distillations-Annahmen (geschlossene Klassen, feste Input-Verteilung) für LLMs nicht mehr gelten. Die historische Einordnung hilft, aktuelle Methoden des Knowledge Transfers konzeptuell besser zu verorten.
— Lumeric Redaktion
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