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知识蒸馏是一种重要的模型压缩方法,在人工智能领域有着广泛的应用。本文详细介绍了知识蒸馏的原理和核心思想,以及它在计算机视觉、NLP、多模态学习和预训练大模型领域的应用。知识蒸馏通过教师-学生网络思想,将大规模教师模型的知识传递给轻量化学生网络,实现模型压缩和部署。文章深入浅出地解释了知识蒸馏的背景和意义,并介绍了相关的技术原理。如果您对知识蒸馏感兴趣,不妨阅读本文,了解知识蒸馏的神奇之旅。
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