【DL】模型蒸馏Distillation

过去一直follow着transformer系列模型的进展，从BERT到GPT2再到XLNet。然而随着模型体积增大，线上性能也越来越差，所以决定开一条新线，开始follow模型压缩之模型蒸馏的故事线。 Hinton在NIPS2014[1]提出了知识蒸馏（Knowledge Distillation）的概念，旨在把一个大模型或者多个模型ensemble学到的知识迁移到另一个轻量级单模型上，方便部署

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