大模型这么蒸馏这个词是什么意思
“大模型蒸馏”是指在机器学习和深度学习领域中，将一个大型、复杂的模型（通常称为“教师模型”）的知识提取并转移到一个较小、较简单的模型（称为“学生模型”）的过程。这个过程被称为“知识蒸馏”（Knowledge Distillation）。
知识蒸馏的主要目的是为了提高模型的效率，使得学生模型在保持较高性能的同时，具有更小的计算资源需求和更快的推理速度。这对于在资源受限的环境中（如移动设备或嵌入式系统）部署模型尤为重要。
在蒸馏过程中，学生模型通常会学习教师模型的输出概率分布，而不仅仅是最终的分类结果。这种方法可以帮助学生模型更好地捕捉到教师模型的知识，从而提高其性能。