模型参数大小计算
基于代码分析，我可以明确回答教师模型和学生模型的大小：
=== 教师模型 vs 学生模型大小对比 ===
=== 1. 模型配置对比 ===
学生模型配置:
- hidden_size: 512
- num_hidden_layers: 8
- vocab_size: 6400 (默认)
- num_attention_heads: 8 (默认)
教师模型配置:
- hidden_size: 768
- num_hidden_layers: 16
- vocab_size: 6400 (默认)
- num_attention_heads: 8 (默认)
=== 2. 参数量计算 ===
学生模型参数量估算:
- 词嵌入: 6400 × 512 = 3,276,800
- Transformer层: 8层
- 每层注意力: 4 × 512 × 512 = 1,048,576
- 每层MLP: 2 × 512 × 2048 = 2,097,152
- 每层总计: ~3,145,728
- 8层总计: 8 × 3,145,728 = 25,165,824
- 输出层: 512 × 6400 = 3,276,800
- 总参数量: ~31.7M
教师模型参数量估算:
- 词嵌入: 6400 × 768 = 4,915,200
- Transformer层: 16层
- 每层注意力: 4 × 768 × 768 = 2,359,296
- 每层MLP: 2 × 768 × 3072 = 4,718,592
- 每层总计: ~7,077,888
- 16层总计: 16 × 7,077,888 = 113,246,208
- 输出层: 768 × 6400 = 4,915,200
- 总参数量: ~123.1M
=== 3. 大小对比 ===
参数量对比:
- 学生模型: ~31.7M 参数
- 教师模型: ~123.1M 参数
- 比例: 教师模型是学生模型的 3.9倍
模型大小对比:
- 学生模型: ~127MB (float32)
- 教师模型: ~492MB (float32)
- 比例: 教师模型是学生模型的 3.9倍
=== 4. 实际代码中的显示 ===
代码中会显示:
- 学生模型(LLM)总参数量: ~31.7 百万
- 教师模型(LLM)总参数量: ~123.1 百万
=== 5. 压缩效果 ===
知识蒸馏的压缩效果:
- 参数量减少: 123.1M → 31.7M (减少74%)
- 模型大小减少: 492MB → 127MB (减少74%)
- 压缩比: 3.9:1
=== 6. 性能考虑 ===
计算复杂度:
- 学生模型: O(512² × 8) = O(2M)
- 教师模型: O(768² × 16) = O(9.4M)
- 计算量减少: 约78%
内存需求:
- 学生模型: 较低内存需求
- 教师模型: 较高内存需求
- 适合资源受限环境
=== 7. 总结 ===
教师模型 vs 学生模型:
✅ 教师模型: 123.1M参数, 768维, 16层
✅ 学生模型: 31.7M参数, 512维, 8层
✅ 压缩比: 3.9:1
✅ 参数量减少: 74%
设计优势:
- 教师模型: 更强的表达能力
- 学生模型: 更小的模型尺寸
- 平衡: 性能和效率的权衡
- 目标: 保持性能的同时大幅减少模型大小
教师模型 vs 学生模型大小对比
1. 模型配置
学生模型：
- 隐藏层维度：512
- 层数：8层
- 参数量：~31.7M
教师模型：
- 隐藏层维度：768
- 层数：16层
- 参数量：~123.1M
2. 具体大小对比
| 模型 | 参数量 | 模型大小(float32) | 隐藏维度 | 层数 |
|---|---|---|---|---|
| 学生模型 | 31.7M | ~127MB | 512 | 8 |
| 教师模型 | 123.1M | ~492MB | 768 | 16 |
3. 压缩效果
知识蒸馏的压缩效果：
- 参数量减少：74% (123.1M → 31.7M)
- 模型大小减少：74% (492MB → 127MB)
- 压缩比：3.9:1
4. 设计优势
教师模型优势：
- 更强的表达能力
- 更深的网络结构
- 更好的学习能力
学生模型优势：
- 更小的模型尺寸
- 更低的计算需求
- 更快的推理速度
5. 实际应用价值
资源效率：
- 学生模型适合资源受限环境
- 教师模型提供高质量的知识
- 通过蒸馏实现性能与效率的平衡
总结：
- ✅ 教师模型：123.1M参数，492MB
- ✅ 学生模型：31.7M参数，127MB
- ✅ 压缩比：3.9:1
- ✅ 参数量减少：74%
这是一个典型的大模型向小模型的知识蒸馏设计，实现了显著的模型压缩效果。