大模型技术精讲：蒸馏、RAG、微调全攻略，从入门到精通，值得收藏的学习指南！

原创于 2025-12-04 16:20:22 发布 · 336 阅读

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#人工智能 #语言模型 #大模型学习 #大模型入门 #AI大模型 #RAG #大模型微调

简介

本文详细介绍了三大大模型优化技术：模型蒸馏（让小模型继承大模型智慧）、RAG（检索增强生成，为模型添加外部知识库）和微调（针对特定领域精修模型）。文章通过生动比喻解释了每种技术的工作原理、应用场景和优缺点，并提供了从基础到进阶的大模型学习路线，帮助读者系统掌握大模型技术，提升AI应用能力。

一、模型蒸馏：大模型教小模型“绝活”

想象一下，一个知识渊博的大学教授(大模型)和一个天真无邪的小学生(小模型)。

教授啥都会，但请他来上课很贵，教室得配超级电脑，电费也高得吓人。小学生虽然啥都不会，但养起来便宜，一台普通笔记本就能跑。

怎么办呢?我们让教授把自己的“解题技巧”浓缩一下，教给小学生，虽然不能让小学生变得和教授一样牛，但至少能学会几招，能应付日常问题。这就是模型蒸馏。

怎么教的?

1.老师示范：给教授一个问题(比如“这是猫还是狗?”)，教授，而是给出一堆可能性(“80%是猫，15%不会直接说“这是猫”是狗，5%是老虎”)，这就是“软标签”，有点像教思路而不是答案

2.学生模仿：小学生拿到这些可能性后，试着自己回答，然后对比教授的答案，调整自己的思路

3.结合基础知识：小学生还有自己的课本(硬标签，比如“猫就是猫”)，会把课本知识和教授的思路结合起来，找到平衡

4.反复练习：通过不断刷题，小学生慢慢学会了教授的思考方式,虽然没那么厉害，但已经能独当一面

举个例子

有个超大模型叫“DeepSeekR1”，参数高达671亿，像个超级教授。它的“学生”是一堆小模型，参数从几亿到几十亿不等。经过蒸馏，这些小模型学会了一些“三脚猫功夫”，能在普通电脑上跑，干活效率也不错。

优点和局限

优点：小模型体积小、跑得快，适合手机、边缘设备这种“穷地方”
局限：小模型天赋有限，学不到教授的全部本事，精度会打折扣

二、RAG：给模型配个“外挂小抄”

RAG(检索增强生成)不是让模型变聪明，而是给它配个“外挂”。想象一个学生考试不会做题，但旁边有个超级图书馆，每次答题前翻一下书，答案马上就精准了，RAG就是这么回事。

怎么玩的?

1.准备知识库：把一堆资料(比如公司文档、历史文章)整理好存在一个“图书馆”里

2.先查再答：你问模型问题时，它先去图书馆搜相关内容，然后结合自己的知识回答

3.不改大脑：模型本身没变，只是多了个“查资料”的步骤

举个例子

有个公众号用腾讯混元大模型做自动回复。它把所有历史文章塞进知识库，有人提问时，模型先查文章，再回答，保证答案靠谱又贴合实际。

优点和局限

优点：回答更精准，尤其是专业领域的冷门问题
局限：需要一个靠谱的知识库，搜资料也得花点时间

三、微调：给模型“补课”

微调(Fine-tuning)就像学生发现自己数学不好，找个家教补习一下，专门提高某块短板。它不像蒸馏那样从头教，也不需要外挂，就是在大模型的基础上“精修”一下。

怎么补的?

1.找短板：发现模型在某个领域(比如经济管理)不擅长。

2.开小灶：拿一堆专业数据(比如经管文献)喂给模型，让它多练几遍

3.小调整：模型稍微改改参数，变得更擅长这个领域。

举个例子

有个通用模型不太懂医疗知识，用医疗数据集微调后，它就摇身变成了“医疗专家模型”。再比如，李飞飞团队用50美元微调了个模型，性能直追大佬，其实是站在开源模型Owen2.5的基础上，用蒸馏数据“补课”出来的。

优点和局限

优点：针对性强，效果立竿见影
局限：只能补一块，不能全面提升，数据不好找还得花钱

四、三者对比

五、总结：各有各的招

蒸馏：让小模型继承大模型的智慧，适合“减肥”跑得快
RAG：给模型加个外援，适合知识密集型任务。
微调：精修短板，适合定制化需求

解码策略可以通过推理参数(例如temperature、topp、topk)在模型推理时进行控制，从而决定模型响应的随机性和多样性。

贪婪搜索、束搜索和采样是三种常见的自回归模型生成的解码策略。在自回归生成过程中，LLM根据前一个token的条件，基于候选token的概率分布逐个输出token。

默认情况下，使用贪婪搜索来生成概率最高的下一个token。与此不同，束搜索解码会考虑多个下一个最佳token的假设，并选择在整个文本序列中具有最高综合概率的假设。

以下代码片段使用transformers库，在模型生成过程中指定束搜索路径的数量(例如num beams=5表示考虑5个不同的假设):

采样策略是控制模型响应随机性的第三种方法，通过调整这些推理参数:

1.温度(Temperature)：降低温度会使概率分布变得更加尖锐，从而增加生成高概率词语的可能性，减少生成低概率词语的可能性。当温度=0时，相当于贪婪搜索(最不具创意);当温度=1时，会生成最具创意的输出

2.Top K采样：这种方法筛选出K个最可能的下一个token，并在这些token之间重新分配概率。模型从这个筛选出的token集合中进行采样

3.Top P采样：与从K个最可能的token中采样不同，top-p采样从最小的token集合中选择，该集合的累积概率超过阈值p

以下示例代码片段从累积概率大于0.95(topp=0.95)的前50个最可能的token中进行采样(top k=50):

RAG系统可以分为检索和生成两个阶段。

检索过程的目标是通过对外部知识进行切块、创建嵌入、索引和相似性搜索，找到与用户查询密切相关的知识库内容

1.切块(Chunking)：将文档划分为较小的段落，每个段落包含一个独立的信息单元

2.创建嵌入(Createembeddings)：嵌入模型将每个信息块压缩为向量表示。用户查询也通过相同的向量化过程转换为向量表示，这样用户查询就可以在相同的维度空间中进行比较

3.索引(Indexing)：这一过程将这些文本块及其向量嵌入存储为键值对，从而实现高效且可扩展的搜索功能。对于超出内存容量的大型外部知识库，向量数据库提供高效的长期存储

4.相似性搜索(Similarity search)：计算查询嵌入与文本块嵌入之间的相似性分数，用于搜索与用户查询高度相关的信息

六、如何学习AI大模型？

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