Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5b: une percée dans l'IA mobile

Introduction

Deepseek-R1-Distill-QWEN-1.5B représente une progression importante dans le domaine de l'IA mobile, permettant un déploiement léger grâce à diverses innovations technologiques. Ce billet de blog se plonge dans ses principes techniques, ses stratégies d'optimisation, ses pratiques de déploiement et ses perspectives d'avenir.

Innovations technologiques de base

1. Architecture de la distillation des connaissances

• Sélection du modèle des enseignants: Deepseek-R1, probablement avec des milliards de paramètres, sert de modèle d'enseignant. Ses capacités de raisonnement mathématique ont été validées à travers des repères comme les mathématiques.

• Stratégie de distillation:

  • Distillation de la couche de sortie: Le modèle d'élève imite la distribution de prédiction du modèle de l'enseignant, préservant la généralisation pour la résolution de problèmes mathématiques.
  • Alignement de la couche intermédiaire: grâce au transfert d'attention, le modèle d'élève apprend les représentatio...
    [Courte citation de 8% de l'article original]