模型蒸馏技术(Model Distillation)是一种用于优化人工智能模型的关键方法。通过将复杂的大模型知识迁移到小型简单模型中,该技术显著降低了计算资源需求,同时保持较高的性能表现。文章从基本概念出发,深入解析其核心原理与实现步骤,并探讨其在实际场景中的广泛应用,帮助读者全面理解模型蒸馏在AI部署中的重要价值。
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