知识蒸馏三步法
基于开源协议允许的微调权限，可执行：
第一步：数据准备
构建领域特定的QA对数据集（建议10-50k样本），采用Grok-2自身生成Synthetic datareplenishment
第二步：参数高效微调
使用LoRA或QLoRA技术，仅训练0.1-1%参数：peft_config = LoraConfig(task_type='CAUSAL_LM', r=8, lora_alpha=32)
第三步：专家选择性微调
通过分析MoE路由记录（需修改router_logits输出），针对性微调高频激活的专家模块
Caveats:
1. 需在Grok-2许可证允许范围内使用
2. 建议使用--freeze-base-model冻结基础模型参数
3. 典型成果可发表于NeurIPS等顶会的MoE专题研讨会
This answer comes from the articleGrok-2: xAI's Open Source Hybrid Expert Large Language ModelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在科研场景中如何利用Grok-2实现领域知识蒸馏？
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