知识蒸馏的基本思路
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩方法，在人工智能领域有广泛应用。目前深度学习模型在训练过程中对硬件资源要求较高，例如采用GPU、TPU等硬件进行训练加速。但在模型部署阶段，对于复杂的深度学习模型，要想达到较快的推理速度，部署的硬件成本很高，在边缘终端上特别明显。而知识蒸馏利用较复杂的预训练教师模型，指导轻量级的学生模型训练，将教师模型的知识传递给学生网络，实现模型压缩，减少对部署平台的硬件要求，可提高模型的推理速度。
【报告介绍】中国AI大模型产业：发展现状与未来展望
【4月更文挑战第27天】中国AI大模型产业快速发展，受益于政策支持、技术创新及市场需求，已在电商等领域广泛应用，展现巨大潜力。但面临算力瓶颈、技术局限和数据不足等挑战。未来，AI大模型将向通用化与专用化发展，开源趋势将促进小型开发者参与，高性能芯片升级也将助力产业进步。[报告下载链接](http://download.people.com.cn/jiankang/nineteen17114578641.pdf)