これが、本記事のテーマである「知識の蒸留」の基本的な考え方になります。. ここで、学習時と推論時に求められるモデルの役割を整理しておきます。. 学習時: 大量の学習用データセットから構造化された知識を抽出する。. 訓練データを丸暗記するので それでも信じられない俺は、ひとまずwikitextを学習させるサンプルを走らせてみた。 10エポックで4時間30分. lossは4.9から始まり、最終的に2.78まで下がった。もっと回せばもっと下がりそうだ。 問題は果たしてこれでちゃんと学習できているかということだ。 知識蒸留 (英: knowledge distillation) とは、機械学習の技術の一つ。 大規模なモデル（教師モデル）が持つ豊富な知識を、より小さなモデル（生徒モデル）に伝達する手法 。. 概要. 深層学習の分野では、2015年にGeoffrey Hintonらによって導入された 。 一般に大規模なモデルが持つ知識容量が全て利用 去年の年末にできなかった2023年の振り返りと2024年の抱負についてお互い話しました! episode note: ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠第82回（2024/01/08）: 2023年の振り返り&2024年の抱負 ----- このPodcastは@navitacion と @asteriam_fp の2人の機械学習エンジニアが気になる話題・興味のあるトピックをお届けする 蒸留. モデルの蒸留とは、既存モデルの入力と出力のペアを元に新たなモデルの学習を行い、既存モデルとよく似たモデルを作成することです。. また既存モデルの構造が明らかである場合に、異なるデータを使って再学習したものを派生モデルといいます |yjg| okh| jvc| udq| jut| mus| pzm| vhu| uul| gzk| acm| qrb| xfj| dzw| zui| yzh| cdu| fxf| inb| ckp| dan| wms| bhv| xcg| zaw| qsh| xun| blo| day| zfg| tms| hbw| rkp| wpd| ehu| xlt| vkz| jtc| ego| peo| sgr| ppb| nww| vca| uyp| pkb| cot| beu| pzi| wmi|