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申请/专利权人：湖南恒电信息科技有限公司
摘要：本发明公开的一种基于大模型特征空间分布拟合的知识蒸馏方法及系统，其中方法包括：获取数据集；将数据集发送至初始化的教师模型和学生模块，得到教师模型和学生模型的概率分布损失；若教师模型和学生模型的概率分布损失大于预设损失阈值，则提取教师模型特征空间注意力图；基于释义器和解释器，将教师模型特征空间注意力图进行处理并传递至学生模型。本发明先对教师模型和学生模型进行特征空间进行匹配，再对教师模型进行空间注意力提取，将训练好的模型知识经过释义器和解释器传递给学生模型，以此帮助学生模型达到最优化的学习效率。
主权项：1.一种基于大模型特征空间分布拟合的知识蒸馏方法，其特征在于，包括：获取数据集，其中所述数据集包括文字数据或图像数据；将数据集发送至初始化的教师模型和学生模块，得到教师模型和学生模型的概率分布损失；若教师模型和学生模型的概率分布损失大于预设损失阈值，则提取教师模型特征空间注意力图；基于释义器和解释器，将教师模型特征空间注意力图进行处理并传递至学生模型；所述得到教师模型和学生模型的概率分布损失的步骤，具体包括：将数据集发送至初始化的教师模型，得到教师模型的输出概率分布；将数据集发送至初始化的学生模型，得到学生模型的输出概率分布；提取数据集中的每一对样本的输出概率分布，并计算对应每一对样本在教师模型和学生模型中的条件概率分布；根据每一对样本在教师模型和学生模型中的条件概率分布，得到教师模型和学生模型的概率分布损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南恒电信息科技有限公司 一种基于大模型特征空间分布拟合的知识蒸馏方法及系统
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