模型蒸馏是一种将大型复杂模型（教师模型）中的知识转移到较小、较简单的模型（学生模型）的方法。
目的是开发一种更紧凑的模型，该模型既能保持较大模型的大部分性能，又能提高计算能力、内存使用率和推理速度方面的效率。
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