知识蒸馏
榨干每一分算力：Distillation Scaling Laws带你走进高效模型新时代
初次阅读这篇文章，感到非常震撼。 在DeepSeek将知识蒸馏方法带入大众视野后，Apple与牛津大学的研究人员迅速提出了蒸馏缩放定律，并已于2月28日完成了所有实验及一篇长达67页的论文上传至arXiv。 这种效率和深度，无疑展示了大公司的研究实力。
被DeepSeek带火的知识蒸馏详解！
今天来详细了解DeepSeek中提到的知识蒸馏技术，主要内容来自三巨头之一Geoffrey Hinton的一篇经典工作：。 主要从背景、定义、原理、代码复现等几个方面来介绍：1、背景介绍训练与部署的不一致性在机器学习和深度学习领域，训练模型和部署模型通常存在显著差异。 训练阶段，为了追求最佳性能，我们通常会使用复杂的模型架构和大量的计算资源，从海量且高度冗余的数据集中提取有用信息。
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