大模型中提取或构建更小、更专用的子模型

在大模型（如LLM）的上下文中，“切片”（Slicing）通常指从大模型中提取或构建更小、更专用的子模型，以适配特定任务或场景。其核心目标是平衡性能与效率，具体实现方式包括以下类型：

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1. 模型切片的主要类型

(1) 参数切片（Parameter Slicing）

• 原理：从预训练大模型中提取部分参数（如特定层或模块）构建轻量子模型。
• 适用场景：
  • 垂直领域任务（如医疗问答、法律文本生成）。
  • 资源受限环境（边缘设备、移动端）。
• 示例：
  • 从LLaMA-2中提取解码器前6层作为客服对话模型。
  • 使用LoRA（低秩适配）对特定任务微调后保留适配层。

(2) 功能切片（Functional Slicing）

• 原理：通过Prompt或上下文学习激活大模型的特定能力，屏蔽无关功能。
• 适用场景：
  • 多技能模型中的单任务调用（如仅启用“摘要生成”功能）。
  • 安全限制（禁用敏感话题回答）。
• 示例：
  • 设计Prompt约束：“你是一个编程助手，仅回答技术问题，拒绝其他请求。”