使用開源模型來減少 API 依賴的詳細做法當企業或研究人員希望降低對封閉大模型（如 OpenAI GPT-4、Google Gemini）的 API 依賴時，可以直接使用開源模型來進行蒸餾和訓練。

這種方法的核心目標是：1.利用開源大模型（如 LLaMA、Mistral、Gemma）作為教師模型2.通過蒸餾技術讓較小的學生模型學習開源模型的行為3.必要時，僅少量使用封閉 API 來進一步調整學生模型以下是完整的流程與技術細節：________________________________________1. 選擇合適的開源模型作為教師首先，必須選擇一個性能足夠好的開源大模型來代替封閉模型：•LLaMA 3 (Meta)oLLaMA-3 70B 參數版的性能接近 GPT-4，適合作為蒸餾教師。

•Mistral 7B Mixtral 8x7BoMistral 是當前最佳的開源 7B 模型，Mixtral 則是稀疏激活的 8x7B 模型，在某些測試上甚至優於 GPT-3.5。

•Google Gemma 7B2BoGoogle 推出的 Gemma 7B 也可以作為教師模型，特別適合與 Gemini 進行對比學習。

這些開源模型可以在 本地部署 或 雲端 GPU 訓練，減少 API 依賴。

________________________________________2. 準備大規模語料數據由於開源模型通常沒有商業大模型那樣廣泛的數據學習能力，因此需要準備大量數據來訓練學生模型：1.從開放數據集蒐集文本oRedPajama、The Pile、OpenWebText：開放的高品質文本數據庫。

oCommon Crawl：網頁爬取數據，但需要清理。

oWikipedia、BooksCorpus：用於通識與知識問答。

2.使用開源大模型自動生成額外數據o透過 LLaMA-3 70B 或 Mixtral 8x7B 生成高質量問答數據，然後再用這些數據訓練學生模型。

o可以讓開源大模型生成「知識提問 + 答案」，例如：python複製編輯model.generate("請問黑洞的事件視界是如何影響時空曲率的？")o這樣可以模擬封閉大模型的回答風格，而無需直接查詢 API。

3.如果一定要參考封閉模型，可使用少量 APIo例如可以隨機抽取 1% 的數據 使用 OpenAI API 來驗證，然後用開源模型擬合這些數據。

________________________________________3. 設計學生模型學生模型的目標是壓縮開源大模型的知識，減少計算資源需求：•選擇較小的 Transformer 架構o例如 LLaMA 3 7B 或 Gemma 2B 作為學生模型，這樣可以確保在手機或小型伺服器上運行。

•使用量化技術o透過 4-bit 或 8-bit 量化，讓小模型更高效，例如：python複製編輯from transformers import AutoModelForCausalLMmodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LLaMA-3-7B", device_map="auto", load_in_8bit=True)•應用知識蒸餾o設定教師-學生對應：python複製編輯teacher_model = LLaMA_70Bstudent_model = LLaMA_3_7Bo訓練時使用 KL 散度蒸餾損失，讓學生學習教師的行為：python複製編輯loss = KL_Divergence(student_model_output, teacher_model_output)________________________________________4. 訓練過程1.逐層蒸餾o讓學生模型模仿教師模型的不同層次輸出：例如 LLaMA 70B 有 80 層，學生（LLaMA 7B）只有 32 層，可以讓學生學習教師的中間層表現。

2.知識蒸餾o讓學生模型學習教師模型的最終輸出：使用 soft target 方式，讓學生模型學習概率分佈，而不是硬性標籤。

公式： LKD=KL(σ(zTT)∣∣σ(zST))L_{text{KD}} = text{KL}(sigma(z_TT) sigma(z_ST))LKD=KL(σ(zTT)∣∣σ(zST))TTT 為溫度係數，控制概率平滑度。

3.RLHF 微調o透過 人類回饋強化學習（RLHF），進一步調整學生模型，使其表現更自然，接近封閉大模型：設定 AI 評分系統，選擇最佳答案進行增強學習。

________________________________________5. 模型測試與部署(1) 測試性能•用開源基準測試（OpenBench）驗證•與 GPT-4 Gemini 進行對比測試•人工審查，確保語言流暢度(2) 部署優化•壓縮模型（Pruning, Quantization）•在邊緣設備（如手機或小型伺服器）上測試•使用 FlashAttention 加速推理________________________________________6. 結論這種方法的核心在於：1.利用開源大模型作為教師，避免過度依賴封閉 API2.利用知識蒸餾技術壓縮知識，使學生模型變小且高效3.僅在必要時少量使用封閉 API，進一步調整學生模型4.測試與優化，確保模型能夠在實際應用中運行這樣做可以大幅降低 API 成本，避免被封鎖，並且打造出自主可控的 AI 模型。

224o你說：你的意思是說使用開元大模型去open AI大模型進行蒸餾訓練的時候可以大幅降低API的詢問數目對不對ChatGPT 說：ChatGPT是的，使用開源大模型來進行OpenAI等封閉大模型的蒸餾訓練時，可以大幅降低 API 的詢問數目，主要原因有以下幾點：________________________________________1. 透過開源大模型模擬封閉大模型(1) 直接使用開源大模型產生訓練數據如果你想要一個像 GPT-4 那樣的學生模型，而不想直接查詢 OpenAI API 幾百萬次，你可以：•先用開源大模型（如 LLaMA-3、Mistral 7B）產生大量的問答數據•只用 OpenAI API 驗證或微調部分關鍵數據•讓學生模型學習開源大模型的知識，再少量參考封閉大模型舉例： 假設你想蒸餾 GPT-4，原始方法需要詢問 API 100 萬次，但如果你：1.用 LLaMA-3 70B 產生 90% 的訓練數據2.只用 OpenAI API 產生 10% 的關鍵數據3.再讓學生模型學習這些數據這樣就能夠只用 10 萬次 API 查詢，而不是 100 萬次，大幅降低 API 依賴。

________________________________________2. 逐層學習開源大模型，而不是直接學封閉大模型通常在知識蒸餾（Knowledge Distillation, KD）中：1.學生模型學習教師模型的中間層和最終輸出2.如果教師模型是 OpenAI API，那你就必須大量詢問 API3.但如果教師模型是開源模型，那你可以自己提取這些資訊做法：•步驟 1：用 LLaMA 70B 或 Mistral 8x7B 訓練一個 中等大小的教師模型。

•步驟 2：讓 學生模型 學習這個開源教師模型，而不是直接學 OpenAI。

•步驟 3：只在關鍵知識點上，查詢 OpenAI API 來修正答案。

這樣可以避免直接對 OpenAI API 提出數百萬次查詢，並且讓學生模型仍然能夠學到接近封閉模型的行為。

________________________________________3. 使用開源大模型來進行數據過濾，減少 API 依賴如果你使用 OpenAI API 來收集數據，通常會遇到以下問題：•數據雜亂，不一定適合作為訓練數據•可能需要大量 API 查詢才能獲得高質量數據•封閉模型的 API 成本高昂為了解決這個問題，你可以：1.先用開源大模型（如 Mistral 7B）生成大量答案2.用開源大模型的得分機制（如 Reranker）來過濾掉低質量數據3.只用 API 來獲取最難的數據點這樣可以讓 API 查詢數量下降 80-90%，但仍然保證數據質量。

________________________________________4. 讓學生模型模仿開源模型，而不是直接模仿封閉模型假設你有一個開源模型，例如 Mistral 8x7B，它的性能接近 GPT-3.5，你可以：1.讓學生模型 先學習 Mistral，這樣它可以學到很多基本的知識。

2.只用少量 API 讓學生模型學習 GPT-4 的風格和細節。

這樣的好處是：•不需要讓學生模型從 0 開始學習•只需要在最後一步調整，使其更像 GPT-4•節省大量 API 查詢成本________________________________________5. 使用 RLHF（人類反饋強化學習）來提升效果，減少 API 需求如果你想讓學生模型的回答更接近 OpenAI，你可以：1.先用開源大模型（如 LLaMA 70B）提供初步答案2.讓人類（或使用少量 API）來標記答案的好壞3.用 RLHF 訓練學生模型，讓它學會更像 GPT-4 回答這樣你不需要直接查詢 API 來獲取每一個數據點，而是透過人類反饋機制來調整模型，從而減少 API 查詢次數。

________________________________________總結使用開源大模型來幫助進行蒸餾訓練，可以讓你大幅降低對 OpenAI API 的依賴，關鍵方法包括：1.用開源模型（如 LLaMA、Mistral）產生 90% 訓練數據，只用 10% API 來補充關鍵數據2.讓學生模型學習開源教師模型，而不是直接學封閉模型3.用開源模型來過濾和篩選數據，只在關鍵時刻詢問 API4.讓學生模型先學開源模型，再微調成封閉大模型的風格5.使用 RLHF 或半自動標註技術來調整模型，而不是完全依賴 API這樣可以讓 API 查詢數量降低 80-90%，但最終得到的學生模型仍然接近封閉模型的表現！