Спойлер: все 3 требуют дообучения
1) Заменить ТЕ на более легкий
Просто учим адаптер который обучает qwen35-0.8b возвращать ембеддинги в пространстве Qwen3VL-4b (например)
Для этого надо подготовить тысячи пар ембеддингов текста заенкоженных учителем и учеником и обучить адаптер. Адаптер это обычный перцептрон (десяток строк кода, ваша ЛЛМ знает его)
Прос: Быстро и просто. Обучение занимает минут 5. Лосс за это время падает процентов на 95.
Конс: Модель полностью рабочая но все равно нужно дообучать - файн детали пропадут. Большие модели от маленьких отличаются глубиной знаний. Ембеддинг от Джесики Альба с 4 миллиардного квена уже знает что у нее большая жопа и голубые глаза. Маленький квен таких знаний не содержит, но он знает и голубые глаза и большую жопу - те вам просто придется описывать подробнее чтобы получить такую же генерацию
Старуха в посте сгенерирована в Креа-2 с Квен08 б обученным за 5 минут
2) Мержинг. Выкинуть пустые блоки и помержить соседние по непохожести
Креа-2 мне удалось сжать таким образом на 16 процентов. Это уже адовая лоботомия поэтому я подробно не опишу. Но мой агент не такой ленивый - я написал код и выложил
https://huggingface.co/recoilme/losslessmix-dit#idea
Кратко суть мержинга с минимальными потерями:
Merging a pair into one block is lossy.
The goal is to lose as little as possible:
Merge step — blend the two blocks' weights per channel by the absolute cosine similarity of their weight vectors
- Channels that point the same direction (high cos) blend proportionally;
- Channels that point away (cos ≤ 0) keep
W_j entirely.So incompatible features are never averaged into garbage — that's the "lossless" part, inherited from recoilme/losslessmix.
Прос: можно выкинуть процентов 16 из модели не фатально разрушив - этот способ лучше дебильного выкинем блок или помержим усреднением
Конс: модель сильно деградирует +/- безопасно можно выкинуть мержем один блок из 28 - после 6 модель разрушается фатально
Требует долгого дообучения
3) Дистиляция
Напоследок самый кровавый способ (не для гагар)
Вместо того чтобы курочить существующую модель создаете новую с нуля - а затем дистилируете знания из учителя в ученика
Прос: вероятно самый чистый способ - перенести знания а не вырезать их
Конс: невероятно сложный и ресурсоемкий. собрать рабочую архитектуру сложно - собрать хорошую компактную архитектуру сложнее в 100 раз.
Я набросал пример компактного ДиТ на стыке идей из Креа и ЗИмадж и Универсального трансформера. Там также есть пример дистиляции базовой -но дистилировать диффузию гораздо сложнее.
https://huggingface.co/recoilme/sdxsv3
Чтобы успешно перенести приор с старшей модели у вас должен совпадать вход и выход- и Вае и ембеддинг от ТЕ. Ембеддинг можно "натянуть" способом один но вае - нет. Сама тушка при этом может быть любой архитектуры
Также рекомендую почитать как страдал Валера с мержем МоЕ трансформеров
