近年来,大语言模型(LLMs)如GPT-4、Gemini、Claude等迅速崛起,展现出强大的能力。然而,这些模型大多闭源,除了近期的DeepSeek开源模型,其他大部分开源LLMs在性能上存在显著差距。因此,提升开源LLMs及小模型的能力,缩小与闭源大模型的差距,已成为当前研究的热点。本报告将深入探讨大语言模型知识蒸馏的关键问题,包括: (1) 如何有效
本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式,通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略,在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明,该方法在GLUE基准测试中可使学生模型参数量降低78%而性能保留率达到93%,为边缘计算场景下的LLM部署提供新的技术路径。 一、模型压缩的技术演进与知识蒸馏范式 1.1 大语言模型...
1. 蒸馏“思维链” 2. 蒸馏数据生成 3. 蒸馏过程 三、大模型蒸馏工程化 步骤1:安装库 步骤2:生成和格式化数据集 步骤3:加载模型和分词器 步骤4:配置LoRA[5]以实现高效微调 步骤5:设置训练参数 步骤6:训练模型 步骤7:合并并保存最终模型 步骤8:推理 四、总结 五、参考 一、何为知识蒸馏? 在2015 年 开创...
Bucilua等人(2006年)首次提出了模型压缩,将信息从大型模型或模型集合转移到训练小型模型中,而不会显著降低准确性。 后来Hinton等人(2015年)正式提出为知识蒸馏,小模型从大模型中学习。 知识蒸馏对象由传统深度神经网络(DNNs)到如今的通用大语言模型(LLMs)。 传统知识蒸馏主要从下面几个角度下手:知识类型、蒸馏方案、...
结合DeepSeek-R1 与专用自动驾驶模型(例如 Tesla HydraNet),通过多教师蒸馏融合语言推理与驾驶场景知识,提升学生模型在长尾场景(如施工路段识别)的泛化能力。 四、车端 - 云端协同计算 边缘- 云联合推理 车端部署轻量级蒸馏模型以处理实时任务(诸如目标检测),而复杂决策(例如全局路径规划)则上传至云端大模型进行计算,...
Emory大学的研究团队提出了一种新的方法,通过知识蒸馏技术,将LLMs的强大能力转移到更小、更高效的本地图模型中,以提高TAGs的学习效率。 文本属性图(Text-Attributed Graph, TAG)学习是图神经网络和自然语言处理领域的一个重要交叉点。TAG中的节点通常由文本...
在知识蒸馏里,P 是 teacher 模型的输出,不带参数,Q 是 student 模型的输出,带可优化的参数。 常规来说,我们使用正向 KL,因为正向 KL 可以拆分为: 正向KL 可以拆分为 1)-1* 不变的 P 的 entropy 和 2)P,Q的交叉熵,这样优化正向 KL 相当于优化交叉熵。
如下图 1 所示,本文提出的分类法为理解 LLM 的模型压缩方法提供了一个完整的结构化框架。这一探索包括对已有成熟技术的透彻剖析,包括但不限于剪枝、知识蒸馏、量化和低秩因子分解。此外,本文揭示了当前的挑战,并展望了这一发展领域未来潜在的研究轨迹。研究者还倡导社区合作,为 LLM 建立一个具有生态意识、包罗万象...
采用“知识工程”方法,大语言模型知识蒸馏,精炼中医药“大数据”,专业模型做专业的事。 机器学习了千万级中医药精选专题网页,数十万篇古今名中医病案,1500+部(16万页 1.2 亿字)历代中医药典籍, 系统囊括中医全科(内外妇儿)数据,含 180000+病患症状,3000+病种 ...