自然语言处理:第九十七章 知识蒸馏发展

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在人工智能（AI）领域，随着大型语言模型（LLMs）的兴起，大型语言模型（LLMs）展现出了令人惊叹的能力，从智能聊天到复杂的文本生成，从精准的图像识别到高效的数据分析，它们正深刻地改变着人们的生活和工作方式。然而，这些强大模型的背后也存在诸多问题，如高昂的计算成本、有限的可访问性、数据隐私风险等。在这样的背景下，知识蒸馏（深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量）技术应运而生，它就像一座桥梁，连接着大型模型的强大能力与小型模型的高效便捷，为人工智能的发展开辟了新的道路。

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一、知识蒸馏的演变

知识蒸馏的概念最初起源于模型压缩领域（

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知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）：AI 领域的关键技术与发展趋势
llm_way的博客
02-04 2034
在人工智能（AI）领域，随着大型语言模型（LLMs）的兴起，大型语言模型（LLMs）展现出了令人惊叹的能力，从智能聊天到复杂的文本生成，从精准的图像识别到高效的数据分析，它们正深刻地改变着人们的生活和工作方式。然而，这些强大模型的背后也存在诸多问题，如高昂的计算成本、有限的可访问性、数据隐私风险等。在这样的背景下，知识蒸馏（）技术应运而生，它就像一座桥梁，连接着大型模型的强大能力与小型模型的高效便捷，为人工智能的发展开辟了新的道路。
【AI系统】知识蒸馏原理
ZOMI酱
12-07 2810
知识蒸馏 (Knowledge Distillation, KD) 是一种用于模型压缩和优化的技术，最初由 Hinton 在文章“Distilling the Knowledge in a Neural Network”中提出，核心思想是从一个复杂的较大的模型（通常称为教师模型）中提取知识，将这些知识转移到一个精简的小模型（通常称为学生模型）中。这个过程能够显著减少模型的复杂度和计算开销，同时尽可能保留较大模型的性能。
模型蒸馏（Model Distillation）：AI模型小型化与高效化之道
llm_way的博客
01-22 9544
模型蒸馏是一种知识迁移技术，其核心在于将一个大规模、预训练的教师模型（Teacher Model）所蕴含的知识传递给一个规模较小的学生模型（Student Model）。其目标是打造一个在性能上与大型模型相近，但计算资源消耗大幅降低的紧凑模型，恰似把一部厚重的百科全书浓缩成一本轻便实用的口袋指南，在精简的同时确保关键信息不流失。
深度学习中的知识蒸馏技术（上）
zenRRan的博客
02-02 2596
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！来自：Microstrong本文概览:1. 知识蒸馏介绍1.1 什么是知识蒸馏？在化学中，蒸馏是一种有效的分离不同沸点组分的方法，大致步骤是先升...
大模型学习之AI模型知识蒸馏
2401_85375186的博客
10-17 776
知识蒸馏是一种机器学习技术，通过将知识从一个更大、更复杂的模型（通常称为“教师”模型）转移到一个更小、更简单的模型（称为“学生”模型）。这个过程使学生模型能够在性能上接近教师模型，同时更加高效，所需的计算资源更少。以下是知识蒸馏的工作原理：教师模型训练：一个大型且通常复杂的神经网络在数据集上进行训练。由于其规模和复杂性，这个模型可以达到高精度，但通常需要高计算成本。学生模型训练：学生模型较小且不那么复杂，不仅要预测原始标签，还要模仿教师模型的一些行为。
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十六期】Fri, 12 Jan 2024
TomRen
01-29 2095
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Fri, 12 Jan 2024 Totally 60 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers Axis Tour: Word Tour Determines the Order of Axes in ICA-transformed Embeddings Authors Hiroaki Yamagiwa, Yusuke Takase, Hidetoshi Shi
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知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新) (1)
最新发布
aqfcca的博客
04-12 906
知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
浅谈大模型“蒸馏”技术
kcarly的专栏
02-01 7977
大模型蒸馏技术是人工智能领域的一项重要创新，它通过知识迁移实现了大模型能力向小模型的有效传递。尽管目前仍存在一些挑战，但随着研究的深入和技术的进步，蒸馏技术将在更广泛的领域发挥重要作用。未来，结合自适应、联邦和集成等策略，蒸馏技术有望进一步优化性能和效率，推动AI技术的普及和应用。利用蒸馏技术：通过教师-学生模型架构、分层蒸馏方法以及动态调整策略来优化模型性能与资源消耗。算法优化与硬件加速：研究高效算法并利用专用硬件加速AI推理过程。能量平衡与工艺优化：在工业应用中通过能量平衡计算优化蒸馏过程。
知识蒸馏技术
m0_37347812的博客
07-16 176
知识蒸馏原理解析 从入门到放弃：深度学习中的模型蒸馏技术
什么是蒸馏技术
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网络风云的博客
02-17 1万+
蒸馏技术（Knowledge Distillation, KD）是一种模型压缩和知识迁移的方法，旨在将一个复杂模型（通常称为“教师模型”）的知识转移到一个小型模型（通常称为“学生模型”）中。蒸馏技术是一种强大的模型压缩和知识迁移方法，通过将复杂模型的知识转移到小型模型中，实现了在保持高性能的同时显著减少模型规模和计算复杂度。与传统的“硬标签”（hard labels，即真实的类别标签）不同，软标签是教师模型输出的概率分布，包含了类别之间的相对关系信息。学生模型通常比教师模型小得多，参数量和计算量显著减少。
人工智能知识蒸馏：模型精简与迁移的奇妙之旅
BetrayFree的博客
12-17 448
在人工智能领域，知识蒸馏作为一种模型精简和知识迁移的技术手段，逐渐成为提高模型效能和适应更广泛场景的关键工具。知识蒸馏是近年来在深度学习领域备受瞩目的技术，其通过将大模型的知识传递给小模型，旨在实现模型的轻量化与高效推理。人工智能知识蒸馏作为一种高效的模型精简与知识迁移技术，将为未来智能系统的构建提供更多可能性。知识蒸馏作为一种模型精简与知识传承的手段，为深度学习的发展提供了新的思路。知识蒸馏通过将一个复杂的模型（教师模型）的知识传递给一个相对简单的模型（学生模型），从而实现模型的精简和高效推理。
模型蒸馏技术（Knowledge Distillation）
04-12 1507
先说下什么是蒸馏，顾名思义，白酒蒸馏出来就是高度酒，水蒸馏出来就是蒸馏水（纯净），所以算法领域的蒸馏技术就是要把大的模型，大的知识，进行提纯，以达到小容量便可以解决大问题的效果。一般是压缩模型规模，后续演化也可以通过teacher&student方式提升算法准确度。 未完待续 ...
科普文：AI时代DeepSeek【DeepSeek-R1论文：蒸馏技术有效提升小型模型能力】
为无为，事无事，味无味。
01-30 2796
这篇论文奠定了 DeepSeek 大模型的基础，提出模型参数规模并非越大越好，而是要找到模型参数量、数据量和算力的最优配比，通过分阶段的 Multi-step 学习率下降的方式，在不损失性能的情况下，可以更便捷地进行持续训练。DeepSeek-R1论文是一篇专注于通过强化学习提升大型语言模型（LLMs）推理能力的开创性研究，DeepSeek-R1论文通过纯强化学习训练大型语言模型，实现了推理能力的显著提升，为AI领域的发展带来了新的突破和启示。
大模型蒸馏技术：从浓缩咖啡到DeepSeek V3的技术突破
simoncool23的博客
01-01 4534
DeepSeek的成功给我们的启示是：在AI领域，"少即是多"的理念同样适用。就像中国功夫里说的，单纯模仿招式是不够的，真正的高手需要领悟招式背后的道理。DeepSeek V3的训练成本仅为557.6万美元，相比Meta的Llama 3.1的5亿美元预算，只用了1.1%的成本。虽然体积小小的，但浓郁的香气和醇厚的口感，却包含了一整壶咖啡的精华。未来的AI发展，可能不是比谁的模型更大，而是比谁的蒸馏技术更精妙。就像功夫高手最后比的不是招式的多少，而是谁能够化繁为简，达到"大道至简"的境界。
一文看懂“知识蒸馏”技术
weixin_42010722的博客
03-24 3185
过去几年中，深度学习已成为人工智能许多成功的基础，包括计算机视觉中的各种应用、强化学习。随着许多最新技术的帮助，包括残差连接和批量归一化，可以在强大的GPU或TPU集群上轻松训练数千层的非常深的模型。例如，使用数百万图像的流行图像识别基准测试可以在不到十分钟的时间内训练出ResNet模型；训练强大的BERT语言理解模型不需要超过一个半小时。大规模的深度模型取得了压倒性的成功，但是巨大的计算复杂度和大量的存储要求使得在实时应用中部署它们成为了一大挑战，尤其是在资源有限的设备上，比如视频监控和自动驾驶汽车。
必看！一文读懂知识蒸馏技术
star_nwe的博客
02-09 2007
在大规模数据集上训练教师模型直到收敛。知识蒸馏作为一种模型压缩技术，具有诸多显著优势，使其在深度学习领域得到了广泛应用。首先，知识蒸馏能够显著降低模型的复杂度和计算成本。通过将教师模型的知识迁移到学生模型中，学生模型可以在保持较高性能的同时，大幅减少参数量和计算资源的消耗。例如，经过知识蒸馏优化的学生模型，其参数量可以比教师模型减少数倍甚至数十倍，推理速度可以提高数十倍。这使得模型能够在资源受限的设备上高效运行，如移动设备、嵌入式设备等，极大地拓展了深度学习模型的应用场景。
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