本博客探讨了**自我蒸馏**和**模仿学习**两种技术在**xRAG**（Retrieval-Augmented Generation）模型中的应用。自我蒸馏通过让模型模仿自己生成的输出进行优化，而模仿学习则通过模仿专家行为来提高模型生成性能。结合这两种技术，xRAG能够更有效地利用检索到的上下文信息，提升生成质量。通过对比自我蒸馏和传统蒸馏技术，本文阐述了它们在生成任务中的优势和实际应用。

本文系统性地介绍了生成式深度学习的三大核心模型：RNN、VAE和GAN，从理论基础到代码实战提供了完整的知识体系。

大模型微调主要有两种方式：不冻结参数的全模型微调和冻结主干仅训练线性分类头。全模型微调更新所有参数，适用于数据量大、任务复杂的场景，能获得最佳性能但计算成本高；冻结主干方式仅训练分类层，计算效率高、避免过拟合，适合小数据集和简单任务。本文对比了两种方法的优缺点，提供了BERT模型微调的代码示例，并列举了相关论文应用案例。

知识蒸馏是一种将大模型知识迁移到小模型的技术，通过让学生模型学习教师模型的预测概率分布（软目标）来提升性能。该方法广泛应用于模型压缩、移动设备和NLP任务，能提高泛化能力并加速推理。核心流程包括训练教师模型、生成软目标和训练学生模型，损失函数结合软硬目标。扩展方法包括温度调节、多教师蒸馏和中间层蒸馏。PyTorch示例展示了蒸馏实现，而ViLD模型则结合视觉和语言知识进行蒸馏，提升跨模态任务性能。

摘要： RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型通过结合外部检索与生成技术，有效提升大语言模型（LLM）的文本生成质量。其核心架构包括检索模块（从文档库动态获取相关信息）和生成模块（基于检索内容生成文本），解决了传统LLM的幻觉、知识过时和上下文理解不足等问题。RAG支持实时信息更新，适用于问答系统、对话机器人等场景，显著增强生成内容的准确性与时效性。论文《Ret

知识蒸馏是一种将大模型知识迁移到小模型的技术，通过让学生模型学习教师模型的预测概率分布（软目标）来提升性能。该方法广泛应用于模型压缩、移动设备和NLP任务，能提高泛化能力并加速推理。核心流程包括训练教师模型、生成软目标和训练学生模型，损失函数结合软硬目标。扩展方法包括温度调节、多教师蒸馏和中间层蒸馏。PyTorch示例展示了蒸馏实现，而ViLD模型则结合视觉和语言知识进行蒸馏，提升跨模态任务性能。

端到端训练是深度学习的革命性范式，通过构建单一可微分模型，直接将原始输入映射到最终输出。其核心突破在于四大要求：1.全局可微分性 - 确保梯度顺畅回流2.统一优化目标 - 单一损失函数3.指导全局优化3.协调特征学习 - 自动演化最优内部表示4.稳定训练动力学 - 管理梯度流保证收敛

Diffusion Model通过渐进式加噪/去噪过程生成图像，训练稳定、质量高但速度慢；GAN采用对抗训练，生成快但训练不稳定。当前Diffusion Model已成为AIGC主流，正解决速度瓶颈，未来可能与GAN技术融合。