知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种通过将大模型的知识迁移到小模型中的技术，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。以下是一些关键点和相关资源：
核心概念 📚
- 定义：通过软标签（soft labels）和温度缩放（temperature scaling）等方法，使小模型模仿大模型的输出分布
- 优势：
- 减少模型参数量 ✅
- 提高推理速度 ⚡
- 保持较高性能 📈
NLP典型应用场景 📌
- 文本分类：如BERT蒸馏模型在情感分析中的应用
- 机器翻译：压缩大型Transformer模型
- 问答系统：优化对话理解模型
- 文本生成：轻量化大型语言模型
开源项目推荐 🌐
| 项目名称 | 用途 | 项目链接 |
|---|---|---|
| 📚 DistilBERT | BERT的轻量版 | /model_comparison#distilbert |
| 🧩 T5-Distill | T5模型压缩 | /community/open_source/t5_distill |
| 🔄 ModelScope | 模型压缩工具库 | /community/model_scope |
使用建议 💡
- 选择合适的教师模型（如RoBERTa、XLNet）
- 调整温度参数（temperature）优化知识迁移效果
- 测试蒸馏模型在目标任务上的表现 📊
📌 需要了解知识蒸馏的数学原理？可访问：/community/open_source/knowledge_distillation/theory