你有没有想过，我们如何才能让一个需要巨大计算能力的庞大人工智能模型变得更精简、更快速、更强大？答案在于模型蒸馏，这是一种允许知识从大型、计算成本高昂的人工智能系统转移到较小、更高效的系统的技术，而不会牺牲智能。

什么是模型蒸馏

        模型蒸馏是一种技术，其中较小、较简单的模型（称为“学生”）学习模仿较大、较复杂的模型（称为“老师”）的行为。目标是什么？创建一个更快、资源消耗更少的轻量级模型，同时保留老师模型的大部分预测能力。