最终,我们发现经过知识蒸馏的学生模型在保持性能的同时大幅降低了模型的复杂度和计算成本。五、结论知识蒸馏技术为深度学习领域提供了一种有效的模型压缩方法。通过将大型模型的监督信息迁移到小型模型中,提高了小型模型的性能和泛化能力。在实际应用中,需要根据具体任务选择合适的教师模型和学生模型,并采取一系列优化策略来...
大家可以看到,人工智能的模型其实从最早 2012 年(AlexNet)问世以来,模型的深度和广度一直在逐级扩升,其中比较典型的是到了 2018 年的时候像 BERT-Large 等这种基于 BERT 和 transformer 结构的模型产生之后,兴起了一波模型规模和参数激增的热潮。从BERT模型出现到 GPT-3 拥有 1750 亿参数规模的千亿级大模型,大规模...
大模型知识蒸馏技术通过小型模型模仿大型模型,保留知识并压缩模型规模,提高效率和实用性。 2.知识蒸馏技术的核心优势 核心优势在于能够在减小模型规模的同时保留其性能,减少计算资源和内存消耗,提升应用部署的便利性。 3.技术在图像处理领域的应用 在图像处理领域,大模型知识蒸馏技术被应用于减少模型复杂度和加速推理过程...
知识蒸馏知识蒸馏(KD)是一种实用的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。该技术将知识从被称为教师模型的复杂模型转移到被称为学生模型的更简单模型。KD 背后的核心思想是从教师模型的全面知识中转化出更精简、更有效的代表。本文概述了使用 LLM 作为教师模型的蒸馏方法。研究者根据这些方法是否侧重于将 LLM 的...
AI大模型的迁移学习和知识蒸馏技术是目前人工智能领域的热门研究方向。本文将从迁移学习和知识蒸馏技术的定义、原理和应用等方面进行探讨。 迁移学习指的是在源领域上学到的知识如何迁移应用到目标领域上。源领域和目标领域可能存在不同的数据分布或标签分布,迁移学习的目的就是在目标领域上获得更好的学习效果。迁移学习...
8.所述面向电力场景边缘计算大模型压缩的知识蒸馏与量化技术优选方案,所述步骤s1电力场景任务抽象的过程还包括以下步骤:s11:收集现有公开数据集,筛选与电力输电线路场景或野外图像数据类似的数据集;s12:将巡检过程中需要识别的主体缺陷和外破隐患根据收集到的数据集进行任务划分,获得若干种深度学习中可独立完成的任务。
08:13 人工智能【讲讲transformer模型】面试宝典(2) BN和LN区别 00:20 AI视频创作:我正在做一项调查(不会武术的后果)! 13:56 人工智能【transformer模型】面试宝典(1) transformer原理 09:27 模型蒸馏: 模型降本增效关键技术ChatGPT 如何随时间变得更便宜 网易...
二、知识蒸馏方法在多模态情感识别中的应用 知识蒸馏是一种模型压缩技术,通过从一个复杂的“教师”模型中提取知识,并将其传递给一个简化的“学生”模型,来提高模型的性能。在多模态情感识别中,知识蒸馏方法可以用于优化深度学习模型的训练过程,提高模型的效率和泛化能力。
ZEPHYR-7B | ZEPHYR-7B 是新一代大型语言模型(LLMs)之一,受到 AI 社区的极高评价。该模型由 Hugging Face 创建,实际上是经过公共数据集训练的 Mistral-7B 的优化版本,同时还应用了知识蒸馏技术。 在最近的研究中,蒸馏被证明是提升开放式 AI 模型在各种任务上表现的有价值技术。然而,它未能达到原始教师模型的同...
功效词抽取模型抽取的功效词的准确率为0.649,大于商业工具标注功效词的准确率0.53.[局限]本研究的技术领域和专利语言单一,验证数据量偏小,数据清洗规则还有待于继续优化.[结论]本研究方案通过知识蒸馏操作,提升了大语言模型自动化抽取技术功效的准确性.同时,本研究能够支持从专利文本中挖掘前沿创新技术,热点技术,支撑...