知识蒸馏,teacher—student模型的思考 这个方向的学术源头是Rich Caruana2014年的作品《Do Deep Nets Really Need to be Deep?》,后来经过Hinton的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》发扬光大。实用价值:可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端;理论价值:引发对深度... ...
【GiantPandaCV引言】 知识回顾(KR)发现学生网络深层可以通过利用教师网络浅层特征进行学习,基于此提出了回顾机制,包括ABF和HCL两个模块,可以在很多分类任务上得到一致性的提升。 1摘… pprp发表于Giant... 简评| 知识蒸馏(Knowledge Distillation)最新进展(一) 孟让 Mean teacher 论文阅读 心中的日月发表于半监督学习...
通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后的轻量级小模型。在训练过程中,损失函数(Loss function)由两部分损失(loss)加权组成,一部分是 soft loss,另一部分是 hard loss。Soft loss 是由学生网络预测的 soft predictions 与教师网络预测的 soft labels/targets 计算交...
首先,我们需要明确蒸馏的基本概念。蒸馏是将一个复杂模型(Teacher模型)的知识传递给一个简单模型(Student模型)的过程。在这个过程中,Teacher模型会产生一系列的输出,这些输出被传递给Student模型作为软标签。Student模型通过最小化其预测与Teacher模型的软标签之间的差异来学习Teacher模型的知识。然而,蒸馏训练通常需要大量的...
teacher-student模型是一种机器学习方法,通常用于知识蒸馏(knowledge distillation)任务。该模型的作用是将一个较为复杂的模型作为“老师”,训练一个较为简单的模型作为“学生”,使得学生模型能够像老师模型一样进行任务的预测和分类。这种方法可以用于减少模型大小、提升模型速度及效率、在硬件资源有限的情况下提高模型的可...
在深度模型中是如何进行的知识蒸馏呢?首先我们要理解知识蒸馏的整体过程是教师与学生。其中教师网络是知识的输出者,提供知识给学生网络。学生网络是知识的接收者,从教师网络中获取知识。图 6 展示了通用的知识蒸馏算法流程框架。通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后...
对于DeepSeek公司提供的蒸馏模型,老师模型就是包含671B参数的DeepSeek R1模型,学生模型是Qwen2.5-Math-1.5B, Qwen2.5-Math-7B, Qwen2.5-14B, Qwen2.5-32B, Llama-3.1-8B, and Llama-3.3-70B-Instruct等六个开源模型。 DeepSeek公司用DeepSeek R1模型训练了80万个样本。这些样本就像老师的教案,包含着丰富的知识...
大模型通常可以容纳更多的知识,在下游任务上效果通常优于小模型的效果,然而大模型训练以及训练完成推理阶段需要占用更多资源,因此通过蒸馏将大模型知识蒸馏到小模型可以解决这个问题。 然而现在研究工作多关注单一teacher蒸馏到单一student。在人类学习过程中,一个学生不只向一个老师学习,相反的,他可能会从不同的老师甚至...
在模型训练中,蒸馏训练作为一种高效的知识传递方法,被广泛应用于各种深度学习领域。 蒸馏训练,简单来说,就是通过一个大型的、预训练的“Teacher”模型来指导一个小型的“Student”模型进行训练。这种方法可以在保持模型性能的同时,大幅度减少计算资源和时间成本。然而,传统的蒸馏训练方法在实际应用中仍然存在训练速度慢...
模型蒸馏是指将知识从老师模型(Teacher Model)转移到学生模型(Student Model)的过程。对于DeepSeek公司提供的蒸馏模型,老师模型就是包含671B参数的DeepSeek R1模型,学生模型是Qwen2.5-Math-1.5B, Qwen2.5-Math-7B, Qwen2.5-14B, Qwen2.5-32B, Llama-3.1-8B, and Llama-3.3-70B-Instruct等6个开源模型。