蒸餾（Distillation）在人工智慧領域中是一種模型壓縮技術，主要用於將一個大型且性能優異的模型（稱為教師模型）中的知識轉移到一個較小的模型（稱為學生模型）中。這樣的過程使得學生模型能夠在保持相似性能的同時，顯著降低計算需求和資源消耗。 目前市面上的許多 AI 模型，包括 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini，確實使用了蒸餾技術。 蒸餾的原理 ➡️1. 知識轉移：教師模型生成的輸出（通常是概率分布，稱為軟標籤）被用來指導學生模型的訓練。這些軟標籤不僅提供了類別信息，還捕捉了類別之間的相似性。2. 訓練過程： ▶️首先訓練教師模型，然後使用其輸出生成軟標籤。 ⏩接著設計學生模型，以軟標籤和硬標籤共同訓練，通常使用加權損失函數來平衡兩者的學習。 🔴優勢✅提高效率：學生模型通常比教師模型小且運行更快，非常適合資源有限的設備，如移動裝置和嵌入式系統。✅性能保持：透過蒸餾，學生模型能夠在不顯著損失性能的情況下，獲得與教師模型相似的效果。 蒸餾技術是提升AI模型效能的一種有效方法，特別是在需要降低計算成本和提升推理速度的應用場景中。

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