二. 模型蒸馏实战 说明: keras官方提供的蒸馏方案是一个标准的MD方案, teacher和student使用相同的输入, 通过teacher和student的输出拟合来将teacher的信息迁移到student. 参考的论文:《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 官方案例 Step1. 准备 代码语言:python 代码运行次数:28 运行 AI代码解释 importte...
模型蒸馏(Knowledge Distillation)是一种模型压缩技术,最早由Hinton等人在2015年提出。其核心思想是将大型复杂模型(称为"教师模型")的知识迁移到更小的模型(称为"学生模型")中,使得学生模型能够在体积更小、计算资源需求更低的情况下,尽可能地保持与教师模型相近的性能。 这个过程就像是将"知识精华"从复杂模型中提取...
蒸馏模型(Distilled Model)是一种通过知识蒸馏(Knowledge Distillation)技术训练得到的轻量级模型,其核心思想是将一个复杂的大模型(称为教师模型)的知识“迁移”到一个更小、更高效的模型(称为学生模型)中。这种方法可以在保持较高性能的同时,显著减少模型的参数量和计算资源需求。 核心原理 教师模型(Teacher Model)教...
【新智元导读】模型蒸馏也有「度」，过度蒸馏，只会导致模型性能下降。最近，来自中科院、北大等多家机构提出全新框架，从两个关键要素去评估和量化蒸馏模型的影响。结果发现，除了豆包、Claude、Gemini之外，大部分开/闭源LLM蒸馏程度过高。模型蒸馏是一种将知识从大型语言模型（LLMs）转移到较小模型的技术，旨在创建资源...
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...
前段时间，一位海外技术分析师在一篇博客中提出了一个猜想：一些顶级的 AI 科技公司可能已经构建出了非常智能的模型，比如 OpenAI 可能构建出了 GPT-5，Claude 构建出了 Opus 3.5。但由于运营成本太高等原因，他们将其应用在了内部，通过蒸馏等方法来改进小模型的能力，然后依靠这些小模型来盈利（参见《GPT-5、 ...
甚至能在不同类型和架构的LLMs（大语言模型）上达到新SOTA。这就是来自中科大、腾讯优图实验室提出的一种基于Sinkhorn距离的知识蒸馏方法，能把大的、复杂的教师模型的知识“蒸馏”到小的、简单的学生模型中，从而让小模型也能像大模型一样工作。之所以提出新方法，主要是现有的知识蒸馏（KD）方法都有各自的局限性...
训练学生模型：将生成的软标签作为目标，对学生模型进行训练。学生模型通常是一个较小的神经网络，通过学习软标签来提升其泛化能力。实际应用案例 移动设备上的AI应用：在移动设备上部署AI模型时，计算资源和存储空间通常有限。通过模型蒸馏，可以将复杂的大模型压缩成适合移动设备的小模型，从而实现高效的本地推理。实时...
最近读到一篇模型蒸馏的文章 [1],其中在设计软标签的损失函数时使用了一种特殊的 softmax: 文章中只是简单的提了一下,其中 T 是 softmax 函数的温度超参数,而没有做过多解释。这说明这种用法并非其首创,应该是流传已久。经过一番调研和学习,发现知乎上最高赞的文章《深度学习中的 temperature parameter 是什么...
北京大学杨仝教授团队表示：“FairyR1-32B模型是我们探索高效大型语言模型技术路线的阶段性成果。通过对蒸馏和合并方法的改进，我们初步验证了在有限资源下实现高性能模型的可行性。”团队成员：李旺、周俊廷、刘文睿、姚一伦、王融乐、杨仝 （本文来源：新华网客户端。本网转发此文章，旨在为读者提供更多信息资讯，所涉...