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手机端侧AI模型的训练方法与微调技术.docx
资料介绍
手机端侧AI模型的训练方法与微调技术
引言
端侧AI模型的训练是AI手机技术体系的核心环节。2026年，手机端侧AI模型的训练方法与微调技术已经发展到了"云端训练+端侧微调"的新阶段。大模型在云端完成预训练，然后在用户设备上通过微调适应个性化需求。端侧微调在保护用户隐私的同时，提供了个性化的AI体验。本文将从云端预训练、端侧微调、联邦学习和模型压缩四个方面，对2026年手机端侧AI模型的训练方法与微调技术进行全面解析。
一、云端预训练
云端预训练是端侧AI模型的基础。2026年，云端预训练技术已经非常成熟。
大规模预训练在云端使用大规模数据集预训练大模型。预训练模型在通用知识方面具有强大的能力。
知识蒸馏将大模型的知识蒸馏到小模型中，使小模型在保持较小体积的同时，具有接近大模型的性能。
二、端侧微调
2026年，端侧微调技术已经非常成熟，可以在用户设备上微调模型。
LoRA微调LoRA（低秩适应）通过只更新模型的一小部分参数，实现高效的个性化微调。LoRA微调在端侧设备上运行，计算量小，速度快。
端侧微调数据使用用户的个人数据在端侧微调模型。端侧微调可以使模型更好地适应用户的个性化需求。
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