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迁移到小型模型中,实现模型压缩和性能提升。©2022 Baidu...
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...
Mentor-KD:蒸馏大模型提升推理 | 该论文提出了一种名为 Mentor-KD 的新型知识蒸馏框架,通过引入导师模型,有效地解决了现有推理蒸馏方法中由于 LLM 教师模型提供的数据不足而导致的性能瓶颈。通过生成高质量的多步推理注释和软标签,Mentor-KD 显著提升了小型语言模型在复杂推理任务上的表现,并在低资源场景下展现了良...
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...
大模型RAG框架对比分析(第三篇) | 3. FastGPT 的深度解析技术架构高效推理设计:模型压缩:对生成模型(如 GPT-2)进行知识蒸馏,得到轻量级学生模型。量化部署:支持 FP16、INT8 量化,结合 NVIDIA Triton 推理服务器优化 GPU 利用率。缓存机制:对高频问题缓存生成结果,减少模型调用次数。检索优化两阶段检索:粗排:使用...
模型优化模型剪枝:通过去除不重要的权重或神经元来简化模型,以减少计算量。量化:将浮点数运算转换为整数运算,以降低内存消耗和加快推理速度。知识蒸馏:使用一个较大的“教师”模型来训练较小的“学生”模型,使其性能接近于大模型。部署策略容器化技术:如Docker,可以使部署过程更加简便,同时保证了环境的一致性。服务...
他指出,在持续开展数据清洗和知识图谱构建基础上,申万宏源研究将33年积累的策略研究体系和行业分析框架(如产业链景气度跟踪模型、财务指标交叉验证体系)进行算法工程化改造,通过知识蒸馏与任务定制化微调,实现研究方法论与通用大模型的深度融合。(新华财经)
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...
模型蒸馏免费指南合集 | 干货预警!5大权威机构模型蒸馏指南合集: 1️⃣ OpenAI官方模型蒸馏指南 2️⃣ PyTorch知识蒸馏实战教程 3️⃣ NVIDIA Jetson硬件适配指南 4️⃣ Keras框架蒸馏案例详解 5️⃣ HuggingFace视觉模型蒸馏方案 建议收藏这张架构图,助你快速掌握模型压缩核心技术!