大模型蒸馏技术泛化能力差怎么办

大模型蒸馏技术在提升推理效率、降低部署成本方面具有显著优势，但在实际应用中，其技术缺陷在新版本迭代中愈发凸显，核心结论在于：单纯依赖蒸馏技术会导致模型“认知天花板”降低，且存在严重的数据隐私风险与知识遗忘问题，企业需构建“蒸馏+微调+强化学习”的混合训练范式才能从根本上解决效能与精度的平衡难题， 核心缺陷深度剖……