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那先做缓存、路由、提示词压缩、RAG 优化。蒸馏不是第一颗药。
蒸馏适合任务边界清楚、数据充足、输出格式稳定的场景。泛用问答很难靠小团队蒸好。
用大模型生成数据微调小模型算蒸馏吗？
算一种思路，但数据质量、偏差、许可证都要看。
还有合规。拿云模型输出训练内部模型，条款和数据来源都要确认。
训练完也不是结束。上线、回归、回滚、监控都要做。
我们做过一个很窄的分类任务，小模型效果还可以。让它写复杂回答就不行。
小团队可以从“窄任务小模型”开始，不要想着复制通用大模型。
那我们先不碰蒸馏，先把路由做了。
对。把简单任务分流给小模型，复杂任务留给大模型，往往更现实。
省钱路径很多，训练通常不是第一条。
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