大语言模型知识蒸馏：原理、核心机制与实战落地随着大语言模型（LLM）参数量持续攀升，千亿、百亿级模型凭借强大的语义理解、逻辑推理与文本生成能力，刷新了自然语言处理任务的性能上限。但庞大的参数量带来了推理速度慢、显存占用高、部署成本昂贵等问题，极大限制了大模型在终端设备、轻量化服务场景的落地应用。知识蒸馏作为高效的模型压缩与能力迁移技术，能够将大模型的认知能力迁移至小参数量模型，在降低模型部署成本的同时，最大限度保留大模型的核心性能，是当前大模型轻量化落地的核心方案之一。本文结合Qwen模型蒸馏实战代码，系统拆解大模型知识蒸馏的核心原理、关键机制、训