基于轻量化知识蒸馏的文本多分类模型设计

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摘要：轻量化模型设计成为研究热点，而知识蒸馏作为一种有效压缩大模型的方法，受到广泛关注。因此，文章提出了基于轻量化知识蒸馏的文本多分类模型设计，首先构建了基于瓶颈结构的轻量级适配器架构，实现了对教师模型关键知识的高效压缩存储；其次设计了多任务知识融合机制，通过动态权重分配策略智能整合来自不同历史快照的知识信息；最后提出了表示空间重新校准策略，采用对比学习思想优化任务间的边界划分，显著提升了类增量学习场景下的分类性能。（剩余5297字）

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