01 什么是模型蒸馏
专业解释:
模型蒸馏是一种知识迁移技术，通过让学生模型学习教师模型的输出(如概率分布或中间特征)，在保留关键性能的同时显著降低模型体积和推理开销。
通俗解释: 就像一位资深大厨(大模型)教徒弟(小模型)做菜。徒弟不需要背下所有菜谱(全部训练数据)，只需模仿师傅的做菜方式和调味技巧(推理轨迹/推理输出)，也能做出味道相近的菜肴。
为什么需要模型蒸馏?
大模型在实际应用中面临三大挑战:
训练资源消耗高: 需要大量计算资源。
部署困难: 对设备算力要求高，难以在手机、l0T等资源受限设备上运行。
推理资源消耗大: 单次推理计算量大，导致响应慢、能耗高。
模型蒸馏通过知识迁移，有效缓解了上述问题。
02 模型蒸馏的原理
步骤一: 教师模型提供“参考* 答案”*
传统训练使用“硬标签”(只有一个正确答案)，而模型蒸馏采用“软标签”: 即教师模型输出的各选项概率分布(反映模型对不同答案的判断倾向)
例子：
提示词: “法国首都是哪?”
硬标签: 巴黎
软标签:
巴黎：92%（正确答案）
马赛: 5%(易混淆)
里昂: 2%(历史因素)
其他: 1%
软标签提供更多信息，能揭示教师模型的判断逻辑，帮助学生模型更好地理解“为什么选择这个答案，而不是其他”。
步骤二: 双重训练目标，既学思路也保准确
学生模型同时优化两个损失函数：
蒸馏损失(KL散度) :
衡量学生模型输出与教师模型生成“软标签”的接近程度。
让学生模型掌握教师模型的判断逻辑。
监督损失(交叉熵) :
衡量学生模型输出与“硬标签”(真实答案)的吻合程度。
防止因一味模仿，失去基础判断能力。
两者加权求和，形成整体损失函数: 总损失 = α x 蒸馏损失 +(1- α) x 监督损失
注: α 是权重系数，调节“模仿”与“准确”的平衡
步骤三: 正常训练流程
学生模型通过反复执行: 前向推理 → 计算损失 → 反向传播 → 更新参数逐渐接近教师模型的水平
上述过程称为知识蒸馏。其他蒸馏策略:
中间层蒸馏: 学习教师模型的中间层特征(思考过程）
关系蒸馏: 学习教师模型对不同样本间的关系理解
03 蒸馏 vs 微调
04 实际例子
以 deepseek-671B 为教师模型蒸馏得到的新模型
Qwen2.5-Math-1.5B→DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-Math-7B→DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Llama-3.1-8B→DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
Qwen2.5-14B→DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Qwen2.5-32B→DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Llama-3.3-70B-Instruct→DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
各厂商对模型蒸馏的态度不一。例如，DeepSeek 允许开展模型蒸馏，并且提供推理轨迹，还能进一步实施中间层蒸馏。
而OpenAl则明确禁止使用其模型输出进行蒸馏。尽管有相关政策限制，但从技术层面来看，只要能通过 API获取推理输出，模型厂商就很难彻底阻止他人开展模型蒸馏。
学习资源
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
智泊AI：中国领先的人工智能(AI)平台和服务团队，致力于推动数字转型与智能升级，通过AI技术赋能未来人才发展。
PS：以上学习资源，咨询课程、1对1就业指导、技术进阶提升，公主号（智泊AI）回复：02
