知识蒸馏

在这篇文章中，我们介绍并分解了Distil Whisper：一个新版本，它为音频转录提供了高达6倍的Whisper模型运行速度。

深度学习技术一直在快速发展，并已成为我们日常生活中的关键参与者，尤其是在这个语音到文本应用的时代。无论是为自动人工智能呼叫系统、SIRI或Alexa等语音助手供电，还是与搜索引擎无缝集成：这一功能都显著增强了用户体验。它的广泛采用使它成为我们生活中不可或缺的一部分。

作为开源人工智能领域的有力竞争者，音频语音识别（ASR）模型Whisper by OpenAI获得了巨大的人气。它的有效性水平与其他生产级模型相当，同时用户可以零成本访问。此外，它还为用户提供了一系列预先训练的模型，以利用人工智能的力量转录和翻译任何音频片段。

在这篇文章中，我们将看看最近发布的Distil Whisper项目。Whisper型号的最新迭代提供了高达6倍的运行速度。在本文中，我们将更深入地研究这个模型版本，是什么使它成为可能，然后以代码演示结束。

花点时间浏览Paperspace提供的关于Whisper的综合文章。此外，请点击演示链接，利用Paperspace的免费GPU服务亲身体验该模型。

在机器学习中，知识提炼是将知识从大型模型转移到较小模型的过程。虽然大型模型比小型模型具有更高的知识容量，但是可能无法充分利用这种容量。即使模型很少利用其知识能力，评估模型在计算上也可能同样昂贵。知识提炼可将知识从大型模型转移到小型模型，而不会降低有效性。由于较小的模型评估成本较低，因此可以部署在功能较弱的硬件上。