通过KL引导层选择实现高效混合注意力模型蒸馏

这项研究探索了一种通过知识蒸馏优化混合注意力模型的方法，重点是利用Kullback-Leibler散度进行层选择。这种方法可能导致更高效的模型，同时保持性能，这对于资源受限的应用程序非常宝贵。

• •提出了一种用于混合注意力模型的蒸馏方法。
• •利用Kullback-Leibler散度进行明智的层选择。
• •旨在在不显著降低性能的情况下实现效率提升。