在蒸馏阶段,使用蒸馏损失函数将大模型的知识转移到小模型中。蒸馏损失函数通常包含两部分:一是平滑损失,用于使小模型的预测更加柔和和平滑;二是目标损失,用于使小模型的预测接近大模型的输出。通过优化蒸馏损失函数,可以有效地将大模型的知识传递给小模型。 蒸馏损失函数的设计是大模型知识蒸馏框架的关键部分。常用的蒸...
大模型知识蒸馏框架已经被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。它不仅可以用于减小模型体积,还可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。在实际应用中,我们可以根据需求选择适当的教师模型和学生模型,并进行适当的参数调整和训练方法优化。 总而言之,大模型知识蒸馏框架是一种有效的方法,可以通过将大型预训练语言模型的知识...
大模型指的是拥有庞大参数量和复杂架构的神经网络模型,如BERT、GPT等。而知识蒸馏框架则是一种将大模型的知识转移到小模型上的技术,以便小模型能够获得与大模型相媲美的性能。本文将探讨大模型和知识蒸馏框架的原理和应用。 大模型的兴起源于深度学习的进展。随着数据量和计算能力的不断增加,研究人员开始训练更大、...
本文提出了一个简单却高效的框架,称之为ELAD(Explanation-Guided LLMs Active Distillation),其通过主动学习策略来优化注释成本与模型性能之间的平衡。简单来说,ELAD采用了三个步骤来实现这一目标:1.解释引导的样本选择:通过利用解释步骤中的不确定性,识别对模型推理具有挑战性的样本。2.定制化的LLM注释解释修正:教师模...
论文提出并验证了负样本在大模型蒸馏过程中的价值,构建一个模型专业化框架:除了使用正样本外,还充分利用负样本来提炼 LLM 的知识。该框架包括三个序列化步骤,包括负向协助训练(NAT)、负向校准增强(NCE)和动态自洽性(ASC),涵盖从训练到推理的全阶段过程。通过一系列广泛的实验,我们展示了负向数据在 LLM 知识蒸馏...
清华、腾讯团队提出 MiniPLM:预训练语言模型的知识蒸馏框架知识蒸馏(KD)被广泛用于使用教师大语言模型训练高性能的学生小语言模型(LM)。在预训练过程中,知识蒸馏虽然能有效地进行微调,但在效率、灵活性和有效性方面却面临挑战。现有的方法要么会因在线教师推理而产生高昂的计算成本,要么需要在教师和学生的 LM 之间进行...
览富财经网02月07日讯:深圳北理莫斯科大学联合实验室开发出新型AI训练框架“伏羲-3”,同等算力下大模型迭代速度提升800倍,仅用10块国产显卡完成GPT-3级别训练,硅谷工程师惊呆! 实验室表示:得益于我们重新设计的知识蒸馏路径,实现了模型的“跳级”学习!硬件高度兼容的系统,能在华为昇腾、寒武纪这两大国产芯片上也...
🥰近期兴起的视觉基础模型(Vision Foundation Models)为多样且高效的视觉感知任务打开了新思路。本期开放麦分享 Seal,一个运用视觉基础模型分割自动驾驶场景点云序列的新颖框架。 🥰Seal 有着以下三个重要特性: 延展性:Seal 将视觉基础模型中的知识直接蒸馏到点云中,避免了对 2D 或 3D 标注的依赖; ...