Matryoshka 框架：一次训练全家模型，算力降 36%
TheTuringPost · x · 2026-08-22
康奈尔研究人员提出了 Matryoshka 训练策略，允许将一系列模型作为单个嵌套模型进行训练。该框架在大小模型间建立连接，使小模型输出适配大模型，无需新增参数。这种方法实现了两个优势：内置的蒸馏效果（小模型自动学习大模型）以及加速推测解码。相比单独训练，该方法在保持同等质量下，减少了 36% 的训练算力，并使推测解码速度提升了 14–26%。
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