大模型蒸馏：高效AI的秘诀
模型蒸馏是一种模型压缩技术，它借鉴了教育领域中的“知识传递”概念，将一个大型且复杂的模型（教师模型）的知识“传授”给一个小型且简单的模型（学生模型）。这种方法不仅减少了模型的计算和存储需求，而且使得模型更加易于部署，尤其适合资源受限的环境。
知识蒸馏Matching logits与RocketQAv2
很多时候你与其说直接用一个数据集去训练一个模型，你还不如用这个数据集先训练一个大a模型比a模型要大的模型。再让大a模型去教会a模型去做，有可能效果就更好。就是因为大a模型这个teacher model可以生成soft label相比于原始数据的hard label，可以包含更多的信息量，从而就天然的
yolov8知识蒸馏代码详解：支持logit和feature-based蒸馏
特别地，在COCO数据集上对MAP中的RetinaNet检测器(resnet50主干）获得了3.4%的性能提升，在Cityscapes数据集上, 针对mIoU指标，PSPNET(resnet-18 backbone）获得5.81%的性能提升。大部分的KD方法都是通过algin学生网络和教师网络的归一
使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例
在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。
使用DistilBERT 蒸馏类 BERT 模型的代码实现
在本篇文章中我们将使用DistilBERT 蒸馏类 BERT 模型，并给出完整的代码实现。
BERT 模型的知识蒸馏： DistilBERT 方法的理论和机制研究
在本文中，我们将探讨 DistilBERT [1] 方法背后的机制，该方法可用于提取任何类似 BERT 的模型。
