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,常用于模型压缩与高效部署。以下是实践要点:

1. 核心步骤

  • 准备教师模型:选择预训练的高性能模型(如 BERT、GPT)作为知识源
    教师模型
  • 构建学生模型:设计更小、轻量的网络结构(如 MobileNet、TinyBERT)
    学生模型
  • 定义损失函数:结合原始任务损失与蒸馏损失(如 Softmax 与 MSELoss)
    损失函数
  • 训练与评估:通过温度调节(Temperature Scaling)优化知识迁移效果
    温度调节

2. 开源项目推荐

3. 实践技巧

  • 使用 Soft Targets 提升小模型泛化能力
  • 通过 Knowledge Distillation Loss 进行多任务联合训练
  • 蒸馏后模型需在验证集上测试性能衰减(Performance Drop)

如需深入学习模型压缩技术,可访问 /community/open_source/model_compression 查看相关教程。