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知识蒸馏是一种模型压缩技术，通过预训练的“教师”模型将其学到的行为模式迁移至更小的“学生”模型。学生模型不仅学习真实标签，更通过模仿教师的预测结果来捕捉嵌入在概率分布中的丰富模式。这种方法使学生模型能够逼近复杂模型的性能，同时保持更小的体积和更快的速度。该技术最初用于将大型集成模型压缩为单一网络，如今已广泛应用于自然语言处理、语音识别和计算机视觉领域，特别是在将大规模生成式AI模型压缩为高效可部署系统方面尤为重要。
展望未来，and End的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。