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RESEARCH · CL_38238 · May 18 · 17:00

研究人员将大型AI模型蒸馏为更快的CPU就绪梯度提升树

研究人员开发了一种方法，可以将大型表格基础模型（TFMs）蒸馏成更小、更快的梯度提升树模型，这些模型可以在CPU上运行。该技术解决了TFMs的延迟问题，因为它们对于欺诈评分等实时应用来说速度太慢。通过使用分层离群教师标签来防止标签泄露，蒸馏后的模型达到了接近原始TFMs的性能，但推理时间却大大缩短。