学生模型使用教师模型的输出概

[Habib01]

通过这种方式，学习者可以获得相当水平的表现和理解，使其适合在资源有限的环境中部署。

蒸馏技术
使用各种蒸馏技术将知识从教师传授给学生。这些方法保证了学生模型不仅有效学习，而且保留了教师模型的必备知识和技能。以下是法学硕士蒸馏中使用的一些最著名的技术。

知识蒸馏（DC）
LLM 蒸馏中最突出的技术之一是知识蒸馏（CD）。在 KD 中，率（称为软目标 ）以及地面实况标签（称为硬目标）进行训练。

软目标提供了教师预测的细致入微的观点，提供了可能结果的概率分布，而不是单一的正确答案。这些附加信息可以帮助模范学生掌握教师回答中的微妙模式和复杂的见解。

通过使用软目标，学生模型可以更好地理解教师的决策过程，从而获 海外华人非洲数据 得更准确、更可靠的性能。这种方法不仅保留了教师的关键知识，而且还可以为学生提供更顺畅、更有效的培训过程。

说明知识蒸馏的通用学生-教师框架的图表。

知识蒸馏的通用框架。喷泉

其他蒸馏技术
除了KD之外，还有其他技术可以改进LLM蒸馏过程：

数据增强：这涉及使用教师的模型生成额外的训练数据。通过创建更大、更具包容性的数据集，学习者可以接触到更广泛的场景和示例，从而提高他们的泛化性能。
中间层蒸馏：该方法不只关注最终结果，而是将模型中间层的知识从教师转移到学生。通过从这些中间表示中学习，学习者可以捕获更详细和结构化的信息，从而获得更好的整体表现。
多专业蒸馏：一个学生模型可以从多个教师模型的学习中受益。通过添加多位老师的知识，学生可以获得更完整的理解和更强的力量，因为它融合了不同的观点和观点。
LLM蒸馏的优点
LLM 的精炼提供了许多显着的优势，可以提高语言模型的可用性和有效性，使它们在各种应用中更加实用。

作用，使强大的模型在不同的环境中