近日，自然语言处理领域迎来一项重要技术突破——MiniPLM框架正式发布。该框架创新性地提出了一种高效的小型语言模型（SLM）预训练方法，通过从大型语言模型（LLM）中提取知识进行蒸馏训练，显著提升了小模型的性能表现。这一技术解决了当前AI部署中的关键矛盾：如何在资源受限环境下保持模型性能。MiniPLM采用分层知识迁移机制，包括参数初始化引导、注意力模式迁移和输出分布对齐三大核心技术，实验证明可使100M参数小模型达到传统方法300M参数模型的水平。其开源特性将加速边缘计算、移动端AI等场景的落地，对推动轻量化AI发展具有里程碑意义。