【知识蒸馏】知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术详解
知识蒸馏是一种知识加强技术，曾经遭到越来越多的关注。正在大语言模型中，知识蒸馏可以通过将一个大模型（老师模型）的知识传授给一个小模型（学生模型）来进步机能。知识蒸馏的要害问题是如何从老师模型中提与富厚的知识，并将那些知识转移到学生模型的训练中。知识蒸馏系统但凡由三个次要局部构成：知识、蒸馏算法和师生架构。\[1\]\[2\] 应付大语言模型的知识蒸馏，有很多挑战须要处置惩罚惩罚。首先是知识的均等性，即如何确保从老师模型中提与的知识能够平衡地通报给学生模型。其次是蒸馏的类型，差异的蒸馏战略可以选择差异的知识通报方式，譬喻软标签、相似性约束等。另外，师生体系构造的设想也是一个重要的问题，须要思考如何构建一个有效的师生模型来真现知识的通报。最后，知识蒸馏的真践根原也是一个钻研的重点，钻研人员正正在摸索知识蒸馏的本理和机制。\[2\] 对于知识蒸馏的钻研和使用曾经有不少论文和技术。假如你对知识蒸馏感趣味，可以查阅《Knowledge Distillation: A SurZZZey》那篇综述论文，大概参考那个GitHub货仓中的分类论文列表，此中包孕了一系列规范的知识蒸馏技术。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [万字综述 | 一文读懂知识蒸馏](hts://blog.csdn.net/u012347027/article/details/111415197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","eVtra":{"utm_source":"ZZZip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^ZZZ91^control_2,239^ZZZ3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]