预训练摘要蒸馏
大语言模型需要海量的数据。这既耗费时间，又耗费金钱。
摘要蒸馏提供了一种更好的方法。它能帮助你创建性能媲美大型模型的小型模型。
该过程通过将知识从教师模型（teacher model）转移到学生模型（student model）来实现。学生模型学习模仿教师模型。
该方法的优势：
- 更低的计算成本
- 更快的推理速度
- 更低的内存占用
- 在特定任务上具有更高的准确率
你可以在无需沉重硬件需求的情况下获得高质量的摘要。这使得人工智能在日常应用中更加触手可及。
来源：https://dev.to/paperium/pre-trained-summarization-distillation-2843
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