蒸馏后的小模型可能因更强泛化反超老师
peterjliu · x · 2026-07-25
作者认为，如果最大规模的 LLM 其实存在过参数化，那么蒸馏出来的学生模型反而可能比老师更强。理由是：大模型的一部分优势来自记住更多事实，而小模型在更小容量下被迫完成同样任务，可能会因此学到更好的泛化能力。
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