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让知识蒸馏便宜到足以大规模运行事件进展
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- 来源：Hugging Face
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8月10日
Hugging Face一手精选
让知识蒸馏便宜到足以大规模运行
Multiverse Computing通过缓存教师模型每个位置的top-100 logits，并把输出投影融合进分块KL loss，大幅降低大语言模型离线知识蒸馏的显存成本。32K token基准中，峰值显存从85.2 GiB降至5.45 GiB；蒸馏GPT-OSS 20B时，GPU节点由4个减至1个，单步耗时从57.0秒降至12.23秒。该分块loss实现已开源。