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在大语言模型中，什么是”Knowledge Distillation”的”温度”参数？

在大语言模型中，“Knowledge Distillation”（知识蒸馏）是一种将复杂的大模型（教师模型）的知识转移到较小的模型（学生模型）的技术。其中，“温度”（Temperature）参数是一个关键概念，用于控制教师模型输出的概率分布的平滑程度，从而影响知识转移的效果。

在知识蒸馏过程中，教师模型的输出通常通过一个“温度”参数进行调整，以生成“软标签”（soft labels）。

温度参数  被引入到 softmax 函数中，公式如下：

• 其中， 是教师模型的 logits， 是经过温度调整后的概率分布。
• 当  时，概率分布会变得更加平滑（即不同类别的概率差异减小），从而为学生模型提供更多关于类别间相对关系的信息。
• 当  时，softmax 的输出退化为普通的“硬标签”（hard labels），丢失了更多细粒度的知识。

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