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链式蒸馏。我们发现链式知识蒸馏能显著改善集成训练(PR #31)。该方法受"重生神经网络"启发,以序列方式训练模型,其中每个新模型都从前一个模型进行蒸馏:
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综上所述,Synthetic领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看,都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态,把握发展机遇。