教师模型训练:首先训练一个高性能的教师模型。 知识提取:提取教师模型对数据的预测概率分布等关键信息。 学生模型训练:使用提取的知识训练学生模型,使其能够模仿教师模型的行为。 结语 量化、剪枝与蒸馏作为大模型压缩的三大法宝,各有千秋,相辅相成。通过综合运用这些技术,我们可以在保证模型性能的前提下,实现模型的高效...
通过剪枝,可以在不显著降低模型性能的前提下,大幅度减少模型的存储需求和计算成本。 二、蒸馏(Knowledge Distillation) 原理 知识蒸馏是一种模型压缩和迁移学习的技术,其核心思想是将一个大型模型(教师模型)的知识传递给一个小型模型(学生模型),以提高小型模型的性能。在蒸馏过程中,教师模型会输出一组包含丰富信息的软...
1.3 知识蒸馏与剪枝的基本概念 知识蒸馏和剪枝是模型压缩技术的两大重要方法。知识蒸馏通过将大型教师模型的知识传递给小型学生模型,实现模型参数的减少。而剪枝则是通过去除网络中不重要的连接或神经元,来降低模型的复杂度和计算量。在本章中,我们将分别介绍知识蒸馏和剪枝的基本原理、算法框架和应用场景。 第2章: ...
学大模型的Scott 1/39 UP主的全部视频 模型压缩-剪枝,蒸馏与量化 225播放 语音识别OpenAI Whisper微调,识别中文地方方言-潮州话 237播放 一千粉丝达成感谢视频|这是我1k订阅达成后制作的感谢视频,也是我第一支露脸的A-Roll视频 324播放 大模型第七课:如何评价模型输出,模型测评的几种思路,模型结构化输出 419...