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什么是知识蒸馏(Knowledge Distillation)？

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年2月13日 💬 0 评论
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是把大模型知识迁移到小模型的技术路径，构成上包括教师模型与学生模型，以及模仿教师输出的训练方式，目标是让小模型保留大模型大部分性能，解决的是大模型推理成本高、响应慢的问题，并不解决教师模型自身的知识偏差会被传递的问题。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是把大模型知识迁移到小模型的技术路径，构成上包括教师模型与学生模型，以及模仿教师输出的训练方式，目标是让小模型保留大模型大部分性能，解决的是大模型推理成本高、响应慢的问题，并不解决教师模型自身的知识偏差会被传递的问题。

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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