知行科技作为共同第一作者提出的Strong Vision Transformers Could Be Excellent Teachers（ScaleKD），以预训练ViT（视觉Transformer)模型作为教师，CNN网络作为学生进行学习。推进异构神经网络间知识蒸馏研究的具体方法，被收录于NeurIPS 2024（第38届神经信息处理系统会议）。这是知行科技构建大模型体系能力的成果之一。2024...
最近，模型蒸馏作为一种更有效利用先进大语言模型能力的方法，引起了越来越多的关注。通过将知识从更大更强的 LLM 迁移到更小的模型中，数据蒸馏成为了一个显著的后发优势，能够以更少的人工标注和更少的计算资源与探索来实现 SOTA 性能。然而，这种后发优势也是一把双刃剑，它阻止了学术机构的研究人员和欠发达的...
自然语言处理:在语言模型、文本分类等任务中,知识蒸馏有助于在手持设备上部署高效模型,提供更好的用户体验。 语音识别:通过知识蒸馏,可以在智能手机和智能家居设备上部署强大的语音识别系统,确保隐私和离线功能。 五、知识蒸馏的挑战与未来展望 尽管知识蒸馏技术具有诸多优势,但也存在一些挑战。例如,教师-学生架构的选择...
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...
黑盒知识蒸馏 / 白盒知识蒸馏 作者首先将大模型上的知识蒸馏工作划分为两类,黑盒知识蒸馏和白盒知识蒸馏。它们的区别是后者除了可以获取教师模型产生的文本,还可以获取教师模型输出的概率分布和中间层的隐状态。这里的黑盒知识蒸馏主要是指拿GPT-4产生的数据去训练自己的模型,其缺点是只能利用模型产生的文本做监督,...
大模型蒸馏（Large Model Distillation），简单来说，就是将一个复杂的大模型（教师模型）的知识迁移到一个较小的模型（学生模型）中。就像老师把自己渊博的知识传授给学生，让学生能够在资源有限的情况下，尽可能地表现出和老师相似的能力。大模型蒸馏的原理 大模型蒸馏借鉴了教育领域的“知识传递”概念，通过软标签...
知行汽车科技(01274)作为共同第一作者提出的Strong Vision Transformers Could Be Excellent Teachers(ScaleKD),以预训练ViT(视觉Transformer)模型作为教师,CNN网络作为学生进行学习。推进异构神经网络间知识蒸馏研究的具体方法,被收录于NeurIPS 2024(第38届神经信息处理系统会议)。
知行汽车科技(01274)作为共同第一作者提出的Strong Vision Transformers Could Be Excellent Teachers(ScaleKD),以预训练ViT(视觉Transformer)模型作为教师,CNN网络作为学生进行学习。推进异构神经网络间知识蒸馏研究的具体方法,被收录于NeurIPS 2024(第38届神经信息处理系统会议)。