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模型蒸馏:让0.6B模型媲美235B模型
大参数模型效果好,但成本高、响应慢。针对该问题,可以用大参数模型的输出去微调小参数模型,使其在特定任务中的表现接近大参数模型,这一过程也被称为模型蒸馏。本方案介绍如何通过模型蒸馏提升 Qwen3-0.6B 模型在特定任务的表现(本案例中准确率从14%提升至90%以上)。
作者
管理员
发布者
阿里云
最后更新
2026/7/15
适用行业
通用
典型周期
4-6 周
部署方式
混合云
核心模型
通义千问、PAI
交付资产
人工智能平台 / PAI对象存储开始微调基于 / PAI-DSW / 微调基于 / DSW / 微调本方案将用到 / PAI / DSW(Data / Science / Workshop),其为您提供云端
通用模型微调通义千问PAI
方案概述
大参数模型效果好,但成本高、响应慢。针对该问题,可以用大参数模型的输出去微调小参数模型,使其在特定任务中的表现接近大参数模型,这一过程也被称为模型蒸馏。本方案介绍如何通过模型蒸馏提升 Qwen3-0.6B 模型在特定任务的表现(本案例中准确率从14%提升至90%以上)。
方案优势
- 降低90%
- 在线 Notebook 微调难度适中查看详情
适用客户
- 本低 多种微调方案零代码微调难度低查看详情
相关云产品
- 人工智能平台
- PAI对象存储开始微调基于
- PAI-DSW
- 微调基于
- DSW
- 微调本方案将用到
- PAI
- DSW(Data
- Science
- Workshop),其为您提供云端
部署信息
- 20分钟(微调过程约10分钟)预估费用:5元(假设您选择此方案示例规格资源,完成微调与部署,且时间不超过 20分钟,预计费用 5 元左右。实际情况中可能会因您操作过程中实际使用的资源差异,导致费用有所变化,请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准。)
Architecture
方案架构与数据流
100%
用户入口
权限网关
知识接入
向量检索
大模型
审校与溯源
业务应用
图:模型蒸馏:让0.6B模型媲美235B模型架构图
架构示意用于快速理解数据流,详细组件与实施约束以正文为准。
Discussion
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