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
- 构建学生模型:设计更小、轻量的网络结构(如 MobileNet、TinyBERT)
- 定义损失函数:结合原始任务损失与蒸馏损失(如 Softmax 与 MSELoss)
- 训练与评估:通过温度调节(Temperature Scaling)优化知识迁移效果
2. 开源项目推荐
- Hugging Face Transformers:提供蒸馏工具与预训练模型
- PyTorch Lightning:简化蒸馏训练流程的框架
- DistilBERT:经典蒸馏模型实现案例
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。