
比知识蒸馏好用,田渊栋等提出连续概念混合,再度革新Transformer预训练框架
比知识蒸馏好用,田渊栋等提出连续概念混合,再度革新Transformer预训练框架自然语言 token 代表的意思通常是表层的(例如 the 或 a 这样的功能性词汇),需要模型进行大量训练才能获得高级推理和对概念的理解能力,
自然语言 token 代表的意思通常是表层的(例如 the 或 a 这样的功能性词汇),需要模型进行大量训练才能获得高级推理和对概念的理解能力,
DeepSeek带火知识蒸馏,原作者现身爆料:原来一开始就不受待见。称得上是“蒸馏圣经”、由Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean三位大佬合写的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》,当年被NeurIPS 2014拒收。
知识蒸馏通过训练一个紧凑的学生模型来模仿教师模型的 Logits 或 Feature Map,提高学生模型的准确性。迁移学习则通常通过预训练和微调,将预训练阶段在大规模数据集上学到的知识通过骨干网络共享应用于下游任务。
大连理工大学的研究人员提出了一种基于Wasserstein距离的知识蒸馏方法,克服了传统KL散度在Logit和Feature知识迁移中的局限性,在图像分类和目标检测任务上表现更好。
最新综述论文探讨了知识蒸馏在持续学习中的应用,重点研究如何通过模仿旧模型的输出来减缓灾难性遗忘问题。通过在多个数据集上的实验,验证了知识蒸馏在巩固记忆方面的有效性,并指出结合数据回放和使用separated softmax损失函数可进一步提升其效果。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来,全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日,上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破,通过简单的知识蒸馏方法,团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。