H和 Yi 分别是第 i 个规划状态的中间特征图和真值的随机变量 对于不同路径点对规划的影响,团队给出了一种以安全为主要考虑因素的路径点知识蒸馏方法: 首先考虑到每个路径点的重要性与驾驶场景的上下文有关,所以需要计算 BEV 场景图像与轨迹中每个路径点之间的...
知识蒸馏是一种机器学习模型压缩方法,它用于将大型模型(教师模型)的知识迁移到较小的模型(学生模型)中。 知识蒸馏(KD),也被称为教师-学生神经网络学习算法,是一种有价值的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。 它通过将知识从复杂的模型(称为教师模型)转移到更简单的模型(称为学生模型)来实现这一点。 KD...
一、知识蒸馏的原理知识蒸馏是一种有监督的学习方式,其基本思想是将大模型(教师模型)的输出作为小模型(学生模型)的输入,从而将大模型的复杂知识迁移到小模型中。具体来说,教师模型在训练过程中会学习到大量的数据特征和任务知识,而学生模型则会通过教师模型的输出来学习这些知识,从而提高自身的性能和泛化能力。二、知...
4、大模型知识蒸馏综述:2402.13116 (arxiv.org) 北方的郎:大规模语言模型知识蒸馏综述 5、GKD方法: Google DeepMind|GKD:用于自回归序列模型的广义知识蒸馏 - 智源社区 (baai.ac.cn) 6、llama3.1 system2 system1 arxiv.org/html/2407.060 7、System2 Attention arxiv.org/pdf/2311.1182 8、BSW arxiv.org/...
知识蒸馏的过程通常包括以下几个步骤:准备阶段:选择或训练一个高性能的教师模型。生成软目标:教师模型对训练数据集进行预测,生成软目标概率分布。定义损失函数:结合硬目标和软目标的损失函数,通常是两者的加权和。训练学生模型:使用上述损失函数训练学生模型,使其尽可能匹配教师模型的输出。评估与部署:训练完成后...
常见的针对BERT模型的知识蒸馏模型有Distilled BiLSTM, DistilBERT,TinyBERT等。TinyBERT也被分为两个阶段:General distillation (Pre-training阶段),使用大规模无监督的数据, 帮助student网络TinyBERT学习到尚未微调的teacher BERT中的知识,有利于提高TinyBERT的泛化能力。Task-specific distillation(Fine-tuning阶段),使用...
常见的针对BERT模型的知识蒸馏模型有Distilled BiLSTM, DistilBERT,TinyBERT等。TinyBERT也被分为两个阶段:General distillation (Pre-training阶段),使用大规模无监督的数据, 帮助student网络TinyBERT学习到尚未微调的teacher BERT中的知识,有利于提高TinyBERT的泛化能力。Task-specific distillation(Fine-tuning阶段),使用...
Emory大学的研究团队提出了一种新的方法,通过知识蒸馏技术,将LLMs的强大能力转移到更小、更高效的本地图模型中,以提高TAGs的学习效率。 文本属性图(Text-Attributed Graph, TAG)学习是图神经网络和自然语言处理领域的一个重要交叉点。TAG中的节点通常由文本...
1 知识蒸馏[2]Knowledge Distillation 1.1 算法简介 知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种基于“教师-学生网络”思想的模型压缩方法,由于简单有效,在工业界被广泛应用。其目的是将已经训练好的大模型包含的知识,蒸馏(Distill)提取到另一个小的模型中去。那怎么让大模型的知识,或者说泛化能力转移到小模型身上...
训练时首先将教师模型学习到的知识蒸馏给小模型,具体来说对样本 x,大模型的倒数第二层先除以一个温度 T,然后通过 Softmax 预测一个软目标 Soft target,小模型也一样,倒数第二层除以同样的温度 T,再通过 Softmax 预测一个结果,接着把这个结果和软目标的交叉熵作为训练的 total loss 的一部分。下一步再将小...