如何利用模型蒸馏技术将大型模型压缩并优化部署?
如何利用知识蒸馏(Knowledge Distillation)将大模型高效压缩并优化边缘侧部署 在生成式AI与大规模预训练模型(LLM)爆发的时代,模型参数量动辄百亿级,这为生产环境的部署带来了巨大挑战,尤其是资源受限的边缘计算场景。知识...
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知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)是一种模型压缩技术,通过训练一个轻量级的学生模型去模仿一个性能强大的教师模型(Teacher Model)的输出。在大模型(LLM)时代,KD的焦点已经从单纯的“模仿输出概率”...
深入理解防御蒸馏(Defensive Distillation) 防御蒸馏(Defensive Distillation, DD)是一种旨在提高深度学习模型对对抗性攻击(Adversarial Attacks)鲁棒性的技术。它由Papern...