大模型中蒸馏的这个词是什么意思
在大模型（如深度学习模型）中，“蒸馏”通常指的是“知识蒸馏”（Knowledge Distillation）这一技术。知识蒸馏是一种模型压缩的方法，其主要目的是将一个大型、复杂的模型（通常称为“教师模型”）中的知识提取出来，并转移到一个较小、较简单的模型（称为“学生模型”）中。
具体来说，知识蒸馏的过程通常包括以下几个步骤：
训练教师模型：首先，训练一个性能较高的教师模型，这个模型通常具有较多的参数和更复杂的结构。
生成软标签：使用教师模型对训练数据进行推理，生成“软标签”。软标签是指教师模型输出的概率分布，而不仅仅是硬标签（如0和1的分类结果）。这种概率分布包含了更多的信息，比如不同类别之间的相似性。
训练学生模型：使用这些软标签来训练学生模型。学生模型通过学习教师模型的输出，能够更好地捕捉到数据的特征，从而在保持较小模型体积的同时，尽量接近教师模型的性能。
知识蒸馏的优点在于，它可以显著减少模型的计算资源需求和存储空间，同时在某些情况下还能提高模型的泛化能力。