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精馏论文前沿信息_免费ai写作入口(2024年11月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

精馏论文

27岁清华博士张林峰已任上海交大人工智能学院博导。张林峰出生于1997年，于2024年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位。他的研究方向是高效的人工智能，包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等。他在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，并担任多个重要学术会议的审稿人。张林峰在学术领域取得了诸多荣誉，包括北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金、清华大学蒋南翔奖学金等。他提出的自蒸馏算法在知识蒸馏领域得到了业内人士的高度评价。今年7月，张林峰放弃多家企业给出的丰厚薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，开展科研与教育工作。他的选择不仅展现了他的坚定信念，也期待他能在学术界取得更多成就，为国家培养更多优秀人才。

【每日大模型论文】Presto！: 已知最快的高质量文生音频方法尽管基于扩散的文生音频（TTM）方法取得了进步，但高效、高质量的生成仍然是一项挑战。来自加利福尼亚大学圣迭戈分校和 Adobe 研究院的研究团队推出了 Presto！，一种通过减少采样步骤和每步成本来加速基于分数的扩散 transformers 推理的方法。为了减少步骤，他们为 EDM 系列扩散模型开发了一种新的基于分数的分布匹配蒸馏（DMD）方法，这是第一种基于 GAN 的 TTM 蒸馏方法。为了降低每一步的成本，他们对最近的层蒸馏法进行了简单但强大的改进，通过更好地保存隐藏状态方差来提高学习效率。最后，他们将步骤和层蒸馏方法结合在一起，形成了一种双重方法。他们对步进和层蒸馏法进行了独立评估，结果表明每种方法都能产生同类最佳的性能。他们的综合蒸馏法可以生成具有更好多样性的高质量输出，将他们的基础模型加速 10-18 倍（32 秒单声道/立体声 44.1kHz 的延迟时间为 230/435ms，比同类 SOTA 快 15 倍）——这是已知最快的高质量 TTM。 #知识分享# #大模型# #论文#

NVIDIA如何高效压缩大型语言模型最近，NVIDIA通过结构化剪枝和知识蒸馏技术，成功将LLM（大型语言模型）llama3.1 8B压缩到4B，性能表现依然出色。此外，还有开源项目将Mistral Nemo 12B压缩到8B，性能与原始模型相当。这些技术的背后，源自一篇名为《Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation》的论文。这篇论文详细研究了如何通过剪枝和知识蒸馏来压缩大型语言模型。研究人员提出了一套最佳实践，结合深度、宽度、注意力和MLP剪枝，以及基于知识蒸馏的再训练，以达到压缩模型的目的。以下是论文中的一些关键点：从头开始训练多个模型不如训练一个大模型并通过剪枝和再训练来得成本效益和准确性高。与从头训练相比，他们的方法所需的训练token数量减少了40倍，同时仍能达到相当或更好的性能。他们介绍了MINITRON模型，这是Nemotron-4 15B的剪枝版本，表现优于同等规模的社区模型和最先进的剪枝模型。研究人员进行了大量实验，探索了各种剪枝策略、重要性估计指标和再训练技术。他们发现，对于他们考虑的模型规模，宽度剪枝（注意力头、神经元、嵌入通道）通常优于深度剪枝。基于蒸馏的再训练方法被证明优于传统训练，特别是在使用KL散度损失时。他们还发现，轻量级再训练可以有效稳定架构搜索过程中剪枝模型候选的排名。这篇论文为研究人员和从业者提供了宝贵的见解，有助于更高效地创建LLM系列。通过遵循这些最佳实践，可以在保持或甚至提高模型性能的同时，显著节省计算资源和训练时间。总的来说，这项工作通过减少实验和部署这些强大模型所需的资源，为LLM的开发更加易于实现和可持续做出了贡献，可能会加速该领域的进展。

𐟌🦝œ松子的神奇之旅𐟌🊰ŸŒ杜松，这种古老的柏科植物，在2.5亿年前的侏罗纪就已经崭露头角。它遍布欧洲、亚洲和北美，不仅是一种美丽的植物，更拥有令人惊叹的疗效。 𐟓œ在公元1550年，古埃及的《埃伯斯纸莎草书》就记录了杜松治愈黄疸的神奇案例。对古希腊人而言，它是一种能强身健体、缓解腹痛的神奇补剂。 𐟌🦝œ松浆果的功效被众多历史人物所赞誉。希腊的医学之父Dioscorides曾记录其浸泡在葡萄酒中的疗效，可治疗多种胸部疾病，甚至作为堕胎药使用。 𐟍𗥜裀Š自然史》中，Pliny the Elder详细描述了杜松的多种用途，如祛除肠胃胀气、驱寒、止咳等。他建议将杜松浆果加入红酒中浸泡后食用，以获得最佳效果。 𐟌𚊡ncob van Merlant在他的诗歌体百科全书《本质之花》中，也赞美了杜松的疗效，并记载了其蒸馏成精油的方法，这种精油在抗击黑死病中发挥了重要作用。 𐟒Š1500年，德国外科医生Hieronymus Brunschwig撰写了蒸馏技术论文，收录了杜松浆果水的配方，用于利尿排毒和缓解下肢肿痛。 𐟌Ÿ到了1640年，约翰ⷥ𘕩‡‘森在《植物学剧院》中更是将杜松的优点发挥到了极致，从抵制鼻血到抵御瘟疫，对分娩和哮喘也有显著疗效。 𐟒Ž如今，杜松子不仅是一种植物，更是一种历史的见证者，它的浆果和木材都蕴含着丰富的药用价值和历史故事。让我们一起踏上这神奇的杜松之旅吧！

27岁应届生，任C9博导！ 2024年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位的张林峰，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师当大家得知27岁的张林峰成为上海交通大学最年轻博导的时候，都想知道张林峰究竟有何实力担任如此重要的职位。张林峰：出生于1997年，今年27岁。他在今年6月份在清华大学交叉信息研究院获得博士学位。张林峰在博士毕业的时候，放弃了多家企业给出的丰厚薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，成为了一名助教教授和博导，领导 EPIC （Efficient and Precision Intelligent Computing）实验室。张林峰的研究方向为高效的人工智能，包括大模型、人工智能数据集的压缩与加速等。他在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，担任NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。除此之外，他还曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学启航奖金奖（清华大学共二十八名），清华大学蒋南翔奖学金（清华大学共二十名）等荣誉。张林峰的研究在一定程度上推动了人工智能领域中基础研究的发展。他在2019年提出自蒸馏算法，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。他的研究成果已经在北极雄芯、华为、交叉信息核心技术研究院等公司中得到使用。#张林峰#

张林峰出生于1997年，2024年6月从清华大学交叉信息研究院获得博士学位，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师. 张林峰的研究方向为高效的人工智能，包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等. 他在 CCF-A 等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，还担任 NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV 等多个学术会议的审稿人，并曾获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉. 2019年，他提出自蒸馏算法，推动了无教师知识蒸馏领域的发展，其研究成果在多家公司得到应用.

深度学习创新点挖掘的三大秘籍深度学习如何挖掘创新点呢？以下是一些个人见解，希望能为大家带来一些灵感： 𐟔 首先，找到一个新颖且易于复现的模型代码，认真研读并成功运行它，将其作为自己的基线模型。这样，起始的各项指标就不会过低，为后续的探索奠定良好基础。 𐟛 ️ 其次，以这个模型为基础，进行深度改造。引入深度学习领域热门模块，如残差模块、注意力机制模块、循环模块以及transformer模块。也可以尝试新型的深度卷积，如可变形卷积，或者将有监督模式转换为半监督或无监督，运用知识蒸馏、元学习、对比学习等理念。需要注意的是，这些方法可能更多侧重于计算机视觉方向，但总体原则是大胆尝试各种创新改造。如果毫无头绪，可以多多研读他人的论文，从中汲取经验。除了顶尖学术会议中的论文，建议闲暇之余翻阅一些水平相对一般的中文期刊论文以及国内硕士论文。阅读量达到一定程度后，就会发现普通研究者的创新思路（套路）往往存在诸多相似之处，从而能够从中获取大量的灵感源泉。此外，也不要局限于自身研究方向的论文，多涉猎其他相关领域的文章，说不定会有意外收获。 𐟓ˆ 最后，在完成模型改造后，精心训练模型。致力于提升指标表现，或者加快计算速度，又或者实现网络的轻量化设计。倘若取得良好效果，这些皆可成为创新成果的有力支撑。关键在于能够条理清晰地阐述整个研究的逻辑架构。毕竟深度学习网络犹如一个神秘的黑箱，难以确切说明内部具体何处发挥了何种作用。只要能够有力地证实自身所开展的工作具备显著成效，那么便足以称之为创新亮点。通过以上方法，相信大家能够在深度学习中找到自己的创新点，取得丰硕的成果！

中国农业大学信息与电气工程学院网站上发布的学术报告揭示了一位年轻学者的职业新动向。张林峰，1997年出生，今年6月在清华大学交叉信息研究院完成了他的博士学位，目前已成为上海交通大学人工智能学院的助理教授及博士生导师。张林峰的研究领域集中在高效的人工智能（Efficient AI），涉及大模型、图像视频生成模型以及人工智能数据集的压缩与加速等方面。他在CCF-A级别的顶级学术会议和期刊上以第一作者或通讯作者身份发表了超过二十篇论文，这些论文被引用次数超过2000次。张林峰还担任了NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个重要学术会议的审稿人，并荣获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等多项荣誉。值得注意的是，张林峰放弃了多家企业提供的高薪职位，选择加入上海交通大学人工智能学院，致力于科研与教育工作。他曾获得清华大学毕业生“启航奖”金奖，其研究推动了人工智能基础研究的发展，特别是在2019年提出的自蒸馏算法，证明了知识蒸馏中教师模型的非必要性，促进了无教师知识蒸馏领域的发展。该算法被韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授评价为具有显著优势，并被麻省理工学院的韩松副教授在其课程中专门介绍。张林峰的研究成果不仅在理论上有所突破，也在实际应用中展现出价值。他将知识蒸馏与模型压缩技术应用于二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种任务，并在实际业务中得到部署，使人工智能技术更好地服务于人们的日常生活。张林峰加盟的上海交通大学人工智能学院，是学校为顺应发展趋势、对接国家战略、服务城市先导产业而成立的实体学院，致力于培养中国自主的人工智能卓越人才，为国家的科技自立自强提供支持。该学院汇聚了包括两院院士、外籍院士、IEEE Fellow、国家杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划等高层次人才，以及“四青”人才，全校有700余位博士导师（含医学院）从事人工智能及相关领域的研究，覆盖多个专业方向。#中国农业大学#

深度学习创新点如何找？我的一些心得最近有不少朋友问我，深度学习模型的创新点到底该怎么找。其实这个问题挺有意思的，尤其是对于那些还在读研、想要水一篇毕业论文的同学来说。今天我就来分享一些我自己总结的经验，希望能帮到你们。第一步：找个基准模型 𐟓– 首先，你需要找到一个比较新的、容易复现的模型代码。读懂它，跑通它，把它作为你的基准模型。这样一来，你的起始指标就不会太差，至少不会让人觉得你在随便糊弄。第二步：魔改模型 𐟧™‍♂️ 接下来，在这个基准模型上进行各种魔改。你可以加入一些深度学习领域里比较火的模块，比如各种残差模块、注意力机制模块、循环模块，还有很火的transformer模块。你也可以尝试用各种新型的深度卷积、可变形卷积代替普通卷积。甚至还可以把一些有监督的任务改成半监督或无监督的任务，比如知识蒸馏、元学习、对比学习等等。总之，各种尝试魔改吧！没有思路的时候，就去看看别人的论文是怎么做的。除了各种顶会的文章，建议大家也可以看看一些比较水的中文期刊论文，国内硕士论文。看多了你会发现，普通人的创新点（套路）大多类似，但也能从中找到很多灵感。第三步：训练和优化模型 𐟒𛊦ŠŠ模型训练好，然后看看能不能把指标提高、计算速度提高，或者把网络轻量化。只要效果好，都可以作为你的创新点。最后，把故事逻辑讲好就行了。深度学习模型就像一个黑盒子，里面具体哪里起了哪些作用说不清，但只要能证明你做的工作是有效果的，那就是创新点！希望这些小建议能帮到你们，祝大家科研顺利！如果你们有其他问题或者经验分享，欢迎在评论区交流哦！

#大模型日报# ai前沿动态【多元化奖励的CFG蒸馏】链接：论文概述：本文提出了一种“多样性奖励的 CFG 蒸馏”方法，通过在线策略蒸馏、强化学习和模型融合，有效地解决了 CFG 方法在生成模型中存在的计算成本高和多样性低的问题，并在 MusicLM 模型上实现了质量-多样性帕累托最优性的显著提升，其反直觉的模型融合策略尤其引人注目。