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。