Transformer架构为基础的自动驾驶大模型,参数量大,占用计算资源多,部署在资源有限的车端,其实并不是最佳方案。如果要保证性能,车端计算成本就要增加,而且输出结果的时间也会变长;如果要保证成本和敏捷性,又不得不削减模型规模,导致性能下降。 北京理工大学计算机学...
参数精简可以在大型模型训练完毕后进行,将冗余的参数剪枝或压缩,从而得到更小、更高效的模型。 然而,知识蒸馏也面临一些挑战。一方面,蒸馏过程可能会导致知识的损失,也就是说,一些细节可能会被舍弃,从而影响到模型性能的完整性。另一方面,蒸馏后的模型可能会在某些任务上不如原始的大模型,但我们可以通过不断优化和调整...
例如,在目标检测任务中,可以使用知识蒸馏技术将大型目标检测模型的知识迁移到小型模型中,提高小型模型的检测精度和速度。三、知识蒸馏的优化策略为了更好地利用知识蒸馏技术,需要采取一系列的优化策略。首先,选择合适的教师模型和学生模型非常重要。教师模型应该具有较高的性能和表达能力,而学生模型应该尽可能简单,以便更好...
上个月llama3.1的405B已经发布,除了感叹开源模型效果的厉害之外,另一个普遍的感受就是,跑不动,根本跑不动,没资源,就算能训练,也部署不起。所以很多人就自然而然关注到了知识蒸馏,通过将大模型能力迁移到小…
一、知识蒸馏的原理知识蒸馏是一种有监督的学习方式,其基本思想是将大模型(教师模型)的输出作为小模型(学生模型)的输入,从而将大模型的复杂知识迁移到小模型中。具体来说,教师模型在训练过程中会学习到大量的数据特征和任务知识,而学生模型则会通过教师模型的输出来学习这些知识,从而提高自身的性能和泛化能力。二、...
还有就是应用困难,大模型的推理耗时相比传统服务高好多,推理的资源需求也会大很多。千亿参数的模型需要超过 600GB 的显存进行加载,推理时间超过 6 秒。因此我们希望采用知识迁移和模型压缩的方式来实现模型蒸馏。 为了构建技能模型我们对一些典型场景进行了数据收集,一种是古文,古诗文是中国传统文化的一个艺术结晶,因此...
1 知识蒸馏[2]Knowledge Distillation 1.1 算法简介 知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种基于“教师-学生网络”思想的模型压缩方法，由于简单有效，在工业界被广泛应用。其目的是将已经训练好的大模型包含的知识，蒸馏（Distill）提取到另一个小的模型中去。那怎么让大模型的知识，或者说泛化能力转移到小模型身上...
1.1 模型蒸馏原理 知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力...
教师模型通常是一个经过充分训练的大型神经网络，它具有大量的参数和较高的性能。这个模型已经在一个或多个任务上表现出色，因此它拥有丰富的知识和经验。在知识蒸馏过程中，教师模型的任务是生成一个软目标（soft targets）的概率分布，这个分布包含了模型对于输入数据所有可能输出的预测概率。学生模型的学习 学生模型则...
大模型进行有效的知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一个涉及多个步骤和策略的过程,旨在将大型、复杂的模型(教师模型)中的知识压缩并迁移到一个更小、更轻量级的模型(学生模型)中,同时保持或接近教师模型的性能。 以下是大模型进行有效知识蒸馏的主要步骤和策略: 一、选择教师模型和学生模型 教师模型选择: 选择一个已...