P²-MOPD：参数先验加速多教师在线蒸馏
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P²-MOPD：参数先验加速多教师在线蒸馏
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AI 综述
Sinuo Wang 等作者提出 P²-MOPD 多教师在线策略蒸馏方法：把学生与专家参数的线性组合当作单一可微模型，在同一在线策略蒸馏目标下联合优化混合系数与学生权重，专家仅作为参数先验，不限制学生参数范围。 作者报告，在 1.7B 和 4B 规模、四个领域上，该方法以一半训练步数超过 MOPD 的最终平均恢复率；1.7B 模型最终平均恢复率为 94.7%，MOPD 为 80.9%。上述效果为作者在论文中的报告。
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最新进展11月6日 13:00
P²-MOPD：用参数先验加速多教师在线策略蒸馏报道时间线
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11月6日
- arXiv cs.AIP²-MOPD：用参数先验加速多教师在线策略蒸馏
P²-MOPD 将学生与专家参数的线性组合视为单一可微模型，在同一在线策略蒸馏目标下联合优化混合系数与学生权重，使专家仅作为参数先验而不限制学生参数范围。在 1.7B 和 4B 规模、四个领域上，它以一半训练步数超过 MOPD 的最终平均恢复率；1.7B 模型最终平均恢复率达 94.7%，MOPD 为 80.9%。
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