数据合成中的通用模型蒸馏、领域模型蒸馏和模型自我提升在人工智能(AI)领域,数据合成(Data Synthesis)是提高机器学习模型性能的重要手段之一。数据合成不仅能够有效地扩展训练数据集,降低数据收集成本,还能提升模型的泛化能力。在数据合成的过程中,模型蒸馏(Model Distillation)作为一种强有力的技术,通过将知识从一个大型复杂模型传递到一个较小的模型中,起到了加速训练和提升模型效果的作用。本文将重点讲解数据合成中的三种重要蒸馏方法:General Model Distillation(通用模型蒸馏)、Domain Model Disti