3つのステップによる知識の蒸留
オープンソースのプロトコルで許可されている、微調整されたパーミッションに基づいて強制可能：
ステップ1：データの準備
Grok-2自身を使用して生成された、ドメイン固有のQAペアデータセット（10～50kサンプルを推奨）を構築する。合成データ補充
ステップ2：パラメータの効率的な微調整
LoRAまたはQLoRA技術を用いてトレーニングされたのは、0.1-11 TP3Tパラメータのみであった：peft_config = LoraConfig(task_type='CAUSAL_LM', r=8, lora_alpha=32)
ステップ3：専門家による選択的微調整
MoEの経路記録の分析による（要修正）router_logits出力）、HFで活性化されたエキスパート・モジュールのターゲット微調整
警告だ：
1.必要性Grok-2 ライセンス許可された範囲内での使用
2.推奨用途--freeze-base-modelベースモデルのパラメータを凍結
3.典型的な結果は、以下の雑誌に掲載される。ニューリップIsoTopでのMoEシンポジウム
この答えは記事から得たものである。Grok-2: xAIのオープンソースハイブリッドエキスパート大規模言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 研究シナリオにおけるドメイン知識の抽出にGrok-2をどのように利用できるか？
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