浅谈大模型「蒸馏」是什么技术！

浅谈大模型「蒸馏」是什么技术！

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/Julialove102123/article/details/145688504

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）的技术，旨在解决大模型部署成本高、推理速度慢的问题。

什么是蒸馏？

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）的技术，旨在解决大模型部署成本高、推理速度慢的问题。

为什么要用蒸馏把大模型学习到的东西迁移到小模型呢？

因为大的模型很臃肿，而真正落地的终端算力有限，比如手表，安防终端。所以要把大模型变成小模型，把小模型部署到终端上。

模型蒸馏的作用

• 模型轻量化：通过蒸馏技术，可以将大型模型的知识迁移到更小、更高效的模型中，从而降低模型的计算和存储需求。
• 提高推理速度：小型模型的推理速度通常比大型模型快，这使得模型能够在资源受限的设备上实现实时推理。
• 降低成本：模型蒸馏可以减少模型的部署成本，使其更易于在各种设备和场景中应用。

模型蒸馏的方法

单模型蒸馏

单模型蒸馏是最基本的蒸馏方法，其中教师模型和学生模型都是预先训练好的。教师模型的输出被用作学生模型的软标签，学生模型通过最小化与教师模型输出的差异来学习。

多模型蒸馏

多模型蒸馏使用多个教师模型来指导学生模型的学习。这种方法可以利用多个模型的优势，提高学生模型的性能。

自蒸馏

自蒸馏是一种特殊的蒸馏方法，其中学生模型既是教师也是学生。在训练过程中，模型会不断更新其预测，并使用这些预测作为软标签来指导后续的训练。

模型蒸馏技术在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。通过将大型模型的知识迁移到更小、更高效的模型中，模型蒸馏可以帮助解决实际应用中的许多挑战，如计算资源限制和实时性要求等。