🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №9:

🗣Основы дистилляции моделей

Дистилляция - процесс передачи знаний от одной модели к другой.
Дистилляция используется для уменьшения размера и сложности модели, сохраняя при этом её точность.

🗣Применение дистилляции в генеративных моделях

Дистилляция применяется для улучшения генеративных моделей, таких как Stable Diffusion.
Дистилляция позволяет создавать более компактные и эффективные модели, сохраняя при этом качество генерации.

🗣Методы дистилляции

Дистилляция может быть выполнена через обучение на наборе переноса или через использование средневзвешенного значения целевых функций.
В байесовском выводе дистилляция основана на оптимизации параметров модели ученика с использованием вариационного вывода.

🗣Дистилляция в генеративных моделях изображений

Дистилляция в генеративных моделях изображений направлена на оптимизацию моделей для конкретных задач и снижение сложности.
Stable Diffusion использует ансамбль моделей для генерации изображений, что требует дистилляции для улучшения производительности.

🗣Оптимизация сетей для промышленного использования

Дистилляция может оптимизировать нагрузку на ресурсы и уменьшить время генерации.
Использование токенизации запросов и детектора бинарных векторов признаков может улучшить производительность.

🗣Результаты дистилляции

Дистилляция позволила уменьшить размер модели и время генерации, сохранив качество генерации.

https://habr.com/ru/articles/755644/

#articles #analysis #model #distilation