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    除了模型量化之外，下面再介绍两种常见的模型压缩方法，即模型蒸馏和模型剪枝。与模型量化不同，模型蒸馏和模型剪枝则通过精简模型的结构，进而减少参数的数量。

不同表示精度的模型性能对比

模型蒸馏

    模型蒸馏（ModelDistillation）的目标是将复杂模型（称为教师模型）包含的知识迁移到简单模型（称为学生模型）中，从而实现复杂模型的压缩。一般来说，通常会使用教师模型的输出来训练学生模型，以此来传递模型知识。以分类问题为例，教师模型和学生模型在中间每一层会输出特征表示（特指神经网络模型），在最后一层会输出针对标签集合的概率分布。模型蒸馏的核心思想是，引入额外的损失函数（称为蒸馏损失函数），训练学生模型的输出尽可能接近教师模型的输出。在实际应用中，蒸馏损失函数通常与分类损失函数（交叉熵损失函数）联合用于训练学生模型。下面首先介绍传统的知识蒸馏方法，再介绍其在大语言模型中的应用。