知行科技作为共同第一作者提出的Strong Vision Transformers Could Be Excellent Teachers（ScaleKD），以预训练ViT（视觉Transformer)模型作为教师，CNN网络作为学生进行学习。推进异构神经网络间知识蒸馏研究的具体方法，被收录于NeurIPS 2024（第38届神经信息处理系统会议）。这是知行科技构建大模型体系能力的成果之一。2024...
最近，模型蒸馏作为一种更有效利用先进大语言模型能力的方法，引起了越来越多的关注。通过将知识从更大更强的 LLM 迁移到更小的模型中，数据蒸馏成为了一个显著的后发优势，能够以更少的人工标注和更少的计算资源与探索来实现 SOTA 性能。然而，这种后发优势也是一把双刃剑，它阻止了学术机构的研究人员和欠发达的...
H和 Yi 分别是第 i 个规划状态的中间特征图和真值的随机变量 对于不同路径点对规划的影响,团队给出了一种以安全为主要考虑因素的路径点知识蒸馏方法: 首先考虑到每个路径点的重要性与驾驶场景的上下文有关,所以需要计算 BEV 场景图像与轨迹中每个路径点之间的...
知识蒸馏是一种机器学习技术,其核心思想是将一个更大、更复杂的模型(通常称为“教师”模型)的知识转移到一个更小、更简单的模型(称为“学生”模型)中。这个过程不仅涉及模型输出的复制,更重要的是教学生模型模仿教师模型的内部处理方式和数据分布见解。 在知识蒸馏的过程中,教师模型首先在大型数据集上进行训练,以...
知识蒸馏是一种机器学习模型压缩方法,它用于将大型模型(教师模型)的知识迁移到较小的模型(学生模型)中。 知识蒸馏(KD),也被称为教师-学生神经网络学习算法,是一种有价值的机器学习技术,旨在提高模型性能和泛化能力。 它通过将知识从复杂的模型(称为教师模型)转移到更简单的模型(称为学生模型)来实现这一点。 KD...
黑盒知识蒸馏 / 白盒知识蒸馏 作者首先将大模型上的知识蒸馏工作划分为两类,黑盒知识蒸馏和白盒知识蒸馏。它们的区别是后者除了可以获取教师模型产生的文本,还可以获取教师模型输出的概率分布和中间层的隐状态。这里的黑盒知识蒸馏主要是指拿GPT-4产生的数据去训练自己的模型,其缺点是只能利用模型产生的文本做监督,...
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...
做知识蒸馏的方式有非常多,从训练方案流程来看,就有离线蒸馏、在线蒸馏和自蒸馏等,从算法更新角度上,还有对抗蒸馏、多教师蒸馏等,这里我就不用豆包在灌水了,想查一大片说明,直接以bert时代的蒸馏开始看。 tinybert TinyBERT是一种轻量级的预训练语言模型,由华为和华中科技大学提出。它通过知识蒸馏技术,将BERT模型的...
通过知识蒸馏,公司可以将大模型的知识传递到一个更小、更快的小模型上,从而实现快速部署和高效运行。 优点:生成的小模型易于部署,运行速度快。 缺点:性能可能略低于原始的大模型。 适用场景:需要在边缘设备上部署,强调模型小、运行速度快的任务。 外挂知识库(External Knowledge Bases)...