跨模型学习

在人工智能模型部署与优化的前沿领域，模型压缩技术一直是平衡性能与效率的关键。传统知识蒸馏方法虽然能够将大型“教师”模型的知识迁移到小型“学生”模型中，但长期以来面临一个根本性限制：教师和学生模型必须使用相同的分词器。这一限制严重制约了技术应用的灵活性，使得不同模型家族之间的知识传递几乎不可能实现。 Hugging Face研究团队最新提出的GOLD（Gene…