Comment choisir + Résumé :


• Pouvoir obtenir le poids de l'enseignant + rechercher la limite supérieure → étiquette douce
• Ne peut utiliser qu'une API propriétaire / faire des données synthétiques → étiquette dure
• Pré-entraînement conjoint à partir de zéro → distillation collaborative
L'essence de la distillation : échanger la consommation de calculs pour "entraîner un modèle ultra-grand" contre "la capacité de déployer de nombreux petits modèles".
Quelle voie de distillation vous intéresse le plus ?
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