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
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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知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
原创
2022-10-26 10:13:31
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在ERNIE强大的语义理解能力背后，是需要同样强大的算力才能支撑起如此大规模模型的训练和
原创
2022-10-31 11:05:29
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大模型蒸馏（Model Distillation）是一种将大型、复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型、高效模型（学生模型
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
本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。
原创
2023-06-19 10:48:27
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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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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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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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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
# 在 PyTorch 中实现模型蒸馏的入门指南
## 1. 什么是模型蒸馏？
模型蒸馏（Model Distillation）是一种模型压缩技术，其目标是将一个复杂的“大”模型（教师模型）中的知识提取并传递给一个简单的“小”模型（学生模型）。这种方法不仅可以减小模型的体积，还能保持较高的预测性能。特别是在深度学习中，蒸馏技术使得在计算资源受限的设备上部署模型成为可能。
## 2. 模型蒸馏
原创
2024-09-10 06:50:24
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模型在训练后需要更改，以创建更紧凑的表示形式。这一过程的主要实现技术包括剪枝（pruning）和知识蒸馏。.
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2020-11-27 11:24:29
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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
大语言模型领域的蒸馏（Knowledge Dististillation）是一种将大型模型（教师模型）的知识迁移到小型模型（学生模型）的技术，旨在保留大模型性能的同时显著降低计算资源需求、推理时间和部署成本。核心原理知识迁移：教师模型的输出（概率分布、中间特征、注意力权重等）指导学生模型的训练。目标：学生模型模仿教师模型的“行为”，而非直接学习原始数据，从而获得更高效的推理能力。蒸馏技术分类及典型
论文：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer代码：暂未发布 背景蒸馏学习是提高小神经网络性能事实上的标准，以前的工作大多建议以一对一的空间匹配方式将教师的代表特征回归到学生身上。然而，人们往往忽略这样一个事实，由于结构的差异，同一空间的语义信息通常是变化的，这大大削弱了一对一的蒸馏方法的基本假设。他们高估了空间顺序的
什么是模型蒸馏，模型蒸馏是一种高效的模型压缩与知识转移方法，通过将大型教师模型的知识精炼至小型学生模型，让学生模型模理，——其实完全不合理，因为AI与人有一个巨大的区别就是，AI的知识与认知是可以直接复制的，就像印刷书籍一样，非常高效，但为什么仍然要通过教学这种效率极低的方式来复制AI的能力呢。
相平衡简单蒸馏在一定压力下，液体混合液在蒸馏釜中加热，当加热到某一温度时，液体开始汽化，生成的蒸汽当即被引出并继续加热，蒸汽不断形成并不断引出，将其冷凝冷却成液体，将不同组成范围的馏出液分别导入不同容器贮存,这种操作称为简单蒸馏。特点：处理能力较低，分离效果不高。适用范围：只适用于小型粗略分离或作为初步加工。平衡蒸馏如果将混合液加热之沸腾，并使汽相与液相保持较长时间的密切接触，且汽液两相达到平衡状
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2023-11-19 14:01:25
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一、知识蒸馏算法理论讲解 知识蒸馏说真的还是挺重要的，当时看论文的时候，总是会出现老师网络和学生网络，把我说的一脸蒙，所以自己就进行了解了一下，做了一些笔记和大家一起分享！不过大家也可以看同济子豪兄的视频，非常不错。知识蒸馏Pytorch代码实战_哔哩哔哩_bilibili，连接给到大家了。首先我们要知道为什么要进行知识蒸馏，那就是在训练的时候，我们可以去花费一切的资源和算力去训练模型，
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2023-12-11 13:52:47
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