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知识蒸馏（Knowledge Distillation）由Hinton等人在2015年系统提出，核心思想是用大模型的输出概率分布指导小模型训练
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2026/7/14
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相关事实
已验证知识蒸馏由Hinton等人于2015年提出，原指用大模型的软标签输出训练小模型84% 相似待验证模型蒸馏（Knowledge Distillation）是将大型模型的知识迁移至小型轻量模型的技术，可在参数量缩减数十倍的同时保留大部分性能82% 相似待验证The core idea of knowledge distillation is to have the small model learn the probability distribution (soft labels) of the large model's outputs rather than just hard labels81% 相似已验证模型蒸馏（Knowledge Distillation）最初由 Hinton 等人于2015年提出，核心思想是让小模型学习大模型的软标签而非硬标签77% 相似待验证模型蒸馏由Hinton等人于2015年系统化提出，核心是将大模型的暗知识转移给小模型，使用软概率分布作为监督信号74% 相似
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