A survey on knowledge distillation: Recent advancements
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning has achieved notable success across academia, medicine, and industry. Its ability to identify complex patterns in large-scale data and to manage millions of parameters has made it highly advantageous. However, deploying deep learning models presents a significant challenge due to their high computational demands. Knowledge distillation (KD) has emerged as a key technique for model compression and efficient knowledge transfer, enabling the deployment of deep learning models on resource-limited devices without compromising performance. This survey examines recent advancements in KD, highlighting key innovations in architectures, training paradigms, and application domains. We categorize contemporary KD methods into traditional approaches, such as response-based, feature-based, and relation-based knowledge distillation, and novel advanced paradigms, including self-distillation, cross-modal distillation, and adversarial distillation strategies. Additionally, we discuss emerging challenges, particularly in the context of distillation under limited data scenarios, privacy-preserving KD, and the interplay with other model compression techniques like quantization. Our survey also explores applications across computer vision, natural language processing, and multimodal tasks, where KD has driven performance improvements and enhanced model compression. This review aims to provide researchers and practitioners with a comprehensive understanding of the state-of-the-art in knowledge distillation, bridging foundational concepts with the latest methodologies and practical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».