hbm元件传感器PW29PC3/750Kg

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现在，每个模型都从它所观察到的数据中学习。这意味着你可以通过让不同的模型副本观察不同的数据片段，获得大量的数据观察能力。它们可以通过共享梯度或权重来高效分享所学的知识。如果你拥有一个有万亿个权重的模型，那意味着每次分享时你可以获得数万亿比特的带宽。但这样做的代价是你必须拥有行为完全相同的数字智能体，并且它们以完全相同的方式使用权重。这在制造和运行方面都非常昂贵，无论是成本还是能源消耗方面。

一种替代权重共享的方法是使用蒸馏（distillation）。如果数字模型具有不同的架构，我们已经在数字模型中使用蒸馏。但是，如果你使用的是利用特定硬件的模拟特性的生物模型，那么你无法共享权重。因此，你必须使用蒸馏来共享知识。这就是这次讨论中所涉及的内容。

但使用蒸馏来共享知识并不是很高效。用蒸馏来共享知识是困难的。我产生了一些句子，你需要试着弄清楚如何改变你的权重，以便也能产生相同的句子。但是与仅仅共享梯度相比，这种方式的带宽要低得多。每个曾经教过课的人都希望能够将自己所知道的东西直接倾囊授予学生，那将是很好的。但若真能如此，大学就没必要存在了。

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