知识蒸馏介绍A是效果比较好的大模型，但不适合部署在计算资源有限的小型设备上，可以用知识蒸馏的方法训练一个高效的小模型B。通常只应用于分类任务，且学生只能从头学起知识蒸馏可以分为输出值知识蒸馏和特征值知识蒸馏 小模型预测结果为[1,0,0]，[0,7,0.29,0.01]是教师模型的，而另外两个图片概率为[0.29,0.01] ，也可能是西红柿和香蕉。这个信息对学生是有意义的，我们希望学生
蒸馏过程中，教师模型首先对输入数据生成输出概率分布，这些输出被称为“软目标”（soft targets）。生模型则通过学习这些软目标，来近
模型蒸馏（Model Distillation）是一种将复杂、庞大的教师模型（Teacher Model）的知识迁移到相对简单、轻量级的学生模型（Student Model）的技术。其
『2022 CCF BDCI』- 阅读理解可解释性评测1、项目介绍深度学习模型在很多NLP任务上已经取得巨大成功，但其常被当作一个黑盒使用，内部预测机制对使用者是不透明的。这使得深度学习模型结果不被使用者信任，增加了落地难度，尤其在医疗、法律等特殊领域。同时，当模型出现效果不好或鲁棒性差等问题时，由于不了解其内部机制，很难对模型进行改进优化。近期，深度学习模型的可解释性被越来越多的人关注。但模型的
CVPR 2022 | 重用教师网络分类器实现知识蒸馏 知识蒸馏（KD）致力于将性能好但消耗大的重型网络压缩成轻量化网络。 为了弥补教师-学生网络的性能差，需要想办法对齐教师网络和学生网络在相同输入下的输出能力。 近些年的方法基本上都基于教师网络中间层，利用中间层特征给学生网络额外的监督或者精心设计知识表征方法。 问题在于，无论是高效的知识表征方法还是优化好的超参，都难以保证轻易成功应用于
知识蒸馏是一种模型压缩和加速的方法，旨在将大型、复杂的模型（教师模型）的知识转移到小型、高效的模型（学生
目录 1 杂谈2 蒸馏方法概述。2.1 基于最后输出层的蒸馏2.2 基于中间结果层的蒸馏2.3 基于元学习的蒸馏3 实验结果和参考代码1 杂谈鉴于目前算法和数据的瓶颈，我最近研究了一下模型蒸馏，目的是通过大模型能够带动我需要的小模型。目前的模型蒸馏这方面的研究已经不少了，专业术语上也有了KD（Knowl-edge Distillation (KD)）， knowledge tr
干货收藏！DeepSeek为何钟情蒸馏模型？大模型蒸馏技术全方位拆解
[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新文章目录[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新0x00 摘要0x01 DIN源码1.1 问题1.2 答案0x02 原理2.1 随机梯度下降SGD2.2 反向传播2.3 自动求导0x03 优化器3.1 Optimizer基类3.2 反向传播过程3.2.1 compute_gradients3.2.2 g
前言 本文将对 response-based、feature-based 和relation-based 这三类基础 KD 算法进行重点介绍，为大家后续的深入研究、交流打下基础。 知识蒸馏（Knowledge Distillation，简记为 KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的 ensemble）
目录一、模型蒸馏简介和步骤二、模型蒸馏实战1、Bilstm和Roberta文本分类效果展示2、roberta蒸馏到bilstm三、Roberta压缩——theseus理解和实战1、bert-of-theseus思想和方法2、利用bert-of-theseus实现的roberta压缩模型压缩有剪枝、蒸馏和量化等一些方法，模型蒸馏实现起来比较容易简
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2024-01-08 18:08:00
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我们看到，DeepSeek 提供了 7B、8B、14B、32B 等多个中小参数量模型，类似地，Qwen（1.5B、3B、7B、14B、32B）和
DeepSeek 提供了多种可供本地部署的蒸馏模型，这些模型基于不同的参数规模和架构，适用于不同的硬件配置和应用场景。
其核心思想是，利用一个能力更强的“教师模型”（如 DeepSeek-R1），来“教导”一个更小、更易于部署的“学生模型”（如 Qwe
虽然说做文本不像图像对gpu依赖这么高，但是当需要训练一个大模型或者拿这个模型做预测的时候，也是耗费相当...
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2022-04-29 11:23:14
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蒸馏的作用首先，什么是蒸馏，可以做什么？正常来说，越复杂的深度学习网络，例如大名鼎鼎的BERT，其拟合效果越好，但伴随着推理（预测）速度越慢的问题。此时，模型蒸馏就派上用场了，其目的就是为了在尽量减少模型精度的损失的前提下，大大的提升模型的推理速度。实现方法其实，模型蒸馏的思想很简单。第一步，训练好原本的复杂网络模型，如BERT，我们称为Teacher模型；第二步，用一个较为简单的模型去拟合Tea
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2024-07-25 07:44:42
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由于bert模型参数很大，在用到生产环境中推理效率难以满足要求，因此经常需要将模型进行压缩。常用的模型压缩的方法有剪枝、蒸馏和量化等方法。比较容易实现的方法为知识蒸馏，下面便介绍如何将bert模型进行蒸馏。一、知识蒸馏原理模型蒸馏的目的是用一个小模型去学习大模型的知识，让小模型的效果接近大模型的效果，小模型被称为student，大模型被称为teacher。知识蒸馏的实现可以根据teacher和st
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2024-01-10 11:49:47
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两种蒸馏形式：模型蒸馏 （模型压缩，模型不同，特征相同）优势特征蒸馏（大模型使用全量特征，适用于模型相同，特征不同）俩种训练方式：pre-train是预先训练teacher网络，然后再训练student网络；co-train则是通过上述介绍的损失对teacher网络和student网络进行联合训练，co-train方式往往训练速度更快，但所需的GPU资源也会更多。teacher - 原始模型或模型
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2023-09-03 20:57:03
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目录前言一、蒸馏的目的二、蒸馏中的softmax三、蒸馏流程1.step2.step3.step4.总结： 前言蒸馏就是把一个大模型变成一个相对小的模型一、蒸馏的目的Distill knowledge from bigger models从大模型中学习知识Use the distilled knowledge to guide the learning of smaller models用学习到
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2024-03-04 13:39:59
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©作者 | Zheng Li单位 | 南开大学一句话概括：相对于静态温度超参蒸馏，本文提出了简单且高效的动态温度超参蒸馏新方法。论文标题：Curriculum Temperature for Knowledge Distillation收录会议：AAAI 2023论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.16231代码链接：https://github.c
