什么是模型蒸馏的Prompting方法？

模型蒸馏的Prompting方法是一种知识蒸馏技术，通过在训练过程中引入提示（prompts）来引导教师模型生成特定输出，进而指导学生模型学习并模仿这些响应，从而实现模型压缩与性能优化。这种方法继承了传统蒸馏的优势，利用提示工程强化知识传递，使小模型在资源受限环境下保持高精度。

在AI产品开发实践中，模型蒸馏的Prompting方法被广泛应用于部署高效模型至移动端或边缘设备，例如智能助手和实时翻译系统。产品经理可通过此技术设计轻量级AI功能，显著降低推理延迟和计算成本，同时确保用户体验的流畅性，推动生成式AI的规模化落地。