Distill

最新推荐文章于 2024-08-10 08:24:23 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： Distill
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DistilBERT：DistilBERT 是 BERT 的精简版本，具有更小、更快、更经济、更轻便的特点
探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。
01-26 1527
过去两年，自然语言处理（NLP）领域见证了迁移学习方法的兴起，大规模预训练语言模型已成为许多 NLP 任务的基本工具 [Devlin 等人, 2018, Radford 等人, 2019, Liu 等人, 2019]。尽管这些模型带来了显著的性能提升，但它们通常具有数亿个参数，而当前关于预训练模型的研究表明，训练更大的模型仍然能够在下游任务中取得更好的性能。随着模型规模不断增大的趋势，引发了一些担忧。
distill_blog:博客和事物
04-27
博客 我的个人网站/博客。 基于Rstudio的distill主题。
Distill 模板项目使用教程
gitblog_00295的博客
08-10 439
Distill 模板项目使用教程 templateThis is the repository for the distill web framework项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/temp/template 项目介绍 Distill 模板项目是一个用于创建和发布科学文章的模板集合。该项目旨在提供一个简洁、高效的框架，帮助研究人员和作者以美观且易于理解...
Distill文章-A gentle introduction to graph Neural Networks（图神经网络是怎么构造的）
qq_40671063的博客
04-17 3657
详解图神经网络
DistillBert
bbbeoy的专栏
09-28 296
https://zhuanlan.zhihu.com/p/89522799
DistillBERT
Facico的博客
02-17 726
DistillBERT DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter 不同于two-step，distillBERT在预训练的时候蒸馏 知识蒸馏 softmax的温度 知识蒸馏的loss soft labels/soft prediction：teacher输出soft labels作为结果提供给student学习，最后得到distillation loss(Lsoft\mathcal{L
Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k
03-13
首先，标题和文件列表中均出现了“Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k”，表明这是一个与中文相关的数据集。根据其命名，可以推测这是一个由“Congliu”贡献的数据集，可能用于机器学习模型训练，并且该数据集...
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8-0.gguf（第一部分）
02-14
在本例中提到的“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf”文件是一个GGUF格式的文件，它代表了一个经过精简和优化的模型版本。这个文件特别标注为Q8_0量化版本，意味着它在保证模型性能的同时，还通过量化技术...
DeepSeek大模型的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF版本，2025.2.6最新版的安装包OllamaSetup.exe
02-07
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF版本是DeepSeek大模型的一个重要迭代，它在原有的基础上进行了模型压缩与优化，使其在保持模型效能的同时，更加轻量化，适用于更多实际应用场景。 所谓模型压缩，是指通过特定的...
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8-0.gguf（第二部分）
02-14
标题中提到的“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf”暗示了这是一个经过知识蒸馏（distillation）技术处理过的模型。知识蒸馏是一种模型压缩技术，它通过训练一个小型的网络（学生模型）来模仿一个大型网络...
基于200万条医疗数据对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B进行fine tune且部署.zip
最新发布
05-15
本文将围绕如何使用200万条医疗数据对DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型进行微调（fine tune）以及部署的详细步骤展开介绍。首先，对于模型微调的概念做一个简要的说明：模型微调是在预训练模型的基础上，通过在特定...
bert_distill：BERT蒸馏（基于BERT的蒸馏实验）
02-03
基于BERT的蒸馏实验 参考论文《从BERT提取任务特定的知识到简单神经网络》 分别采用keras和pytorch基于textcnn和bilstm（gru）进行了实验 实验数据分割成1（有标签训练）：8（无标签训练）：1（测试） 在情感2分类服装的数据集上初步结果如下： 小模型（textcnn＆bilstm）准确率在0.80〜0.81 BERT模型准确率在0.90〜0.91 蒸馏模型准确率在0.87〜0.88 实验结果与论文某些基本一致，与预期相符 后续将尝试其他更有效的蒸馏方案 使用方法 首先finetune BERT python ptbert.py 然后把BERT的知识蒸馏到小模型里
模型蒸馏distill /模型剪枝 论文汇总
weixin_41021342的博客
02-07 2166
预训练语言模型，如BERT，已被证明在自然语言处理(NLP)任务中非常有效。然而，在训练中对计算资源的需求很高，因此阻碍了它们在实践中的应用。为了缓解大规模模型训练中的这种资源需求，本文提出一种Patient知识蒸馏, 将原始(老师)模型变成同样有效的轻量级浅网络(学生)。以往的知识蒸馏方法：只使用教师网络的最后一层的输出。不同于之前的方法，本文中学生模型耐心地从教师模型的多个中间层中学习，以实现增量知识提取，遵循以下两种策略:(i) PKD-Last: 从最后k个中学习层;
distill介绍及优秀博客记录
啷个哩个啷
12-14 7238
1.distill介绍 1.1 介绍 最开始接触这个<https://distill.pub>网站是因为，看一篇讲述OCR中CTC loss的文章，链接点击这里。一直以为是博客，没有想到是网页形式的期刊。。 关于这个神奇棒呆的有很多可视化网页讲述论文的网站，详细介绍参考： 一群学术大牛做了份机器学习新期刊Distill：让学术论文可交互 能把晦涩难懂的研究工作讲清楚，Distill就奖你10000美刀 2017年3月20日，Google Brain的Chris Olah和Shan Car
distill论文总结（未待续）
qq_35221036的博客
11-12 1067
目录1. An Empirical Investigation Towards Efficient Multi-Domain Language Model Pre-training1.1 主模型1.2 实验![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201112160347587.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNz
BERT家族：DistillBERT
qq_32223859的博客
05-26 1559
DistillBERT 论文：《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller,faster, cheaper and lighter》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.01108 作者/机构：Hugging face 年份：2019.10 DistillBert是在Bert的基础上用知识蒸馏技术训练出来的小型化bert，通过teacher model的soft target作为total loss的一部分，以诱导s
NLP-预训练模型-2019-NLU：DistilBERT【 BERT模型压缩】【模型大小减小了40%（66M），推断速度提升了60%，但性能只降低了约3%】
u013250861的博客
12-30 2258
《原始论文：DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》 NLP预训练模型随着近几年的发展，参数量越来越大，受限于算力，在实际落地上线带来了困难，针对最近最为流行的BERT预训练模型，提出了DistilBert，在保留97%的性能的前提下，模型大小下降40%，inference运算速度快了60%。 一、模型蒸馏 Distill的意思是蒸馏，我们可以从字面上猜测，我们要从一个很大的模型，蒸馏成比较
distill_bert和tiny_bert
qq_40370561的博客
03-23 2037
tiny_bert和distill_bert
deepseek distill
02-25
### DeepSeek Distill 技术概述 DeepSeek-distill旨在将复杂的长链思维(Long Chain-of-Thought, CoT)模型的能力提炼到标准的大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)，特别是DeepSeek-V3版本中。这种方法不仅增强了目标LLM的推理能力，还保持了对输出风格和长度的有效控制[^1]。 #### 方法论核心要素 - **验证与反思模式集成**：通过特定管道设计，成功地把R1系列模型特有的验证及反思机制引入到了DeepSeek-V3之中，从而显著提升了其逻辑推演表现。 - **多阶段训练流程优化**：针对初始存在的局限性进行了改进，采用了分步式的训练策略来逐步增强模型性能。这包括利用少量冷启动数据进行初步调整，随后实施专门针对推理能力加强的学习过程，在此期间不断迭代更新直至达到最佳状态[^2]。 #### 实现细节解析 为了具体展示如何实现上述提到的技术特点，下面给出一段简化版Python伪代码用于说明： ```python def deepseek_distill(source_model='DeepSeek_R1', target_model='DeepSeek_V3'): # 加载源模型（具有强大CoT功能） source = load_model(source_model) # 准备目标模型实例 target = initialize_target(target_model) # 数据准备阶段：收集并预处理必要的训练样本集 dataset = prepare_dataset() # 阶段一：基于少量冷启动数据微调基础模型 fine_tune_base(target, small_cold_start_data()) # 阶段二：执行面向推理强化学习循环直到近似收敛 while not converged(): reinforce_learning_with_reflection_and_verification_patterns(dataset) # 创建新的自我反馈训练(SFT)数据集并通过拒绝采样扩充多样性 new_sft_data = create_new_SFT_data_via_rejection_sampling() # 使用新生成的数据再次精炼模型参数 refine_parameters(new_sft_data) # 进行最终轮次全面场景提示下的强化学习巩固成果 final_round_of_fine_tuning() return target ``` 该算法框架展示了从原始具备复杂思考路径特性的大型模型向更通用型架构转移过程中所采取的关键步骤和技术手段。
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