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需注意,仅紧邻的前一个模型担任教师角色,而非全部先前模型的集成。这保证了内存占用恒定且训练快速。在链式蒸馏PR中,通过此方式训练8个模型,单个模型的损失停滞在3.20左右,但集成损失达到了3.126——这使我们的数据效率从7倍提升至8倍。
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