除了微調 (Fine-tuning) 和檢索增強生成 (RAG) 之外，AI 模型開發領域還湧現了許多其他值得關注的新興技術。這些技術旨在提升模型效能、效率和適用性，涵蓋了模型架構、訓練方法和應用策略等多個方面。
知識蒸餾是一種模型壓縮技術，其目標是將大型、複雜模型的知識轉移到小型、輕量級模型中。這種方法可以訓練出更易於部署和運算的精簡模型，同時保持較高的準確性。知識蒸餾在資源受限的環境中尤其有用，例如行動裝置或嵌入式系統。
提示工程是一種通過設計和優化輸入提示來引導大型語言模型 (LLM) 產生期望輸出的技術。透過精心設計的提示，可以顯著影響 LLM 的生成結果，使其更符合特定任務的需求。提示工程不僅能提高模型效能，還能增強模型的可控性和靈活性。
模型量化是一種降低模型權重和激活值精度的技術，例如將 32 位浮點數轉換為 8 位整數。這種方法可以顯著減少模型大小、降低記憶體佔用和加快推理速度。模型量化在保持模型效能的同時，能有效提升模型部署效率，使其更適合在資源有限的環境中運行。
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