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推测性知识蒸馏：通过交叉采样缩小教师与学生之间的差距
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大规模预训练模型中，知识蒸馏通过将教师模型的知识转移到学生模型，降低计算负担。传统方法依赖教师模型推理，成本高。本文提出少教师推理知识蒸馏（FTI KD），通过比较式知识蒸馏（CKD）减少对教师模型的依赖，使学生模型无需频繁调用教师模型即可理解其差异。实验显示，CKD在有限教师调用下效果优于现有方法。
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关键要点
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知识蒸馏在大规模预训练模型中将教师模型的知识转移到学生模型，降低计算负担。
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传统知识蒸馏方法依赖教师模型推理，成本高昂。
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提出少教师推理知识蒸馏（FTI KD）的方法，减少对教师模型推理的依赖。
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比较式知识蒸馏（CKD）鼓励学生模型理解教师模型对样本解释的微妙差异。
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CKD为学生模型提供额外学习信号，无需频繁调用教师模型。
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CKD原理扩展到样本组，实现更高效的学习。
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实验结果表明，CKD在有限教师调用下优于现有的数据增强和知识蒸馏技术。
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