模型蒸馏

是什么

一句话:
把一个大模型的 “知识”,教给一个小模型,让小模型变厉害,但体积更小、跑得更快。
你可以理解成:
大模型 = 经验丰富的老教师(准确率高,但又大又慢)
小模型 = 刚入门的学生(小、快,但原本不准)
蒸馏 = 老教师把解题思路教给学生

实现原理及详解

https://cloud.tencent.com/developer/news/2512087

意义

输出一个体积小、速度快、性能接近大模型的小模型,可以:

  • 大幅提升模型效率:模型参数量降低,减少资源需求
  • 显著缩短模型训练时间:避免从零训练,缩短训练周期
  • 增强模型泛化性与鲁棒性
  • 多样化场景的部署与适配

DinoV3

解说视频:
https://www.bilibili.com/video/BV1y3enzNEV8/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=e310b038e4de5e3f00bc6de8dc101cd2

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