模型蒸馏是一种知识迁移技术,其核心在于将一个大规模、预训练的教师模型(Teacher Model)所蕴含的知识传递给一个规模较小的学生模型(Student Model)。其目标是打造一个在性能上与大型模型相近,但计算资源消耗大幅降低的紧凑模型。
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