一文讲清楚大模型蒸馏技术的演进历史与实现原理

在深度学习领域模型的压缩与部署是一项非常重要的研究课题，原因就在于模型巨大的成本和算力需求；因此，怎么把模型小型化就成为一个亟待解决的问题。

因此，一项技术就被应用于模型小型化的过程，这个技术就叫做知识蒸馏，而我们平常说的比较多的是大模型蒸馏技术。

当然，知识蒸馏技术并不是一项新技术，其在2015年就已经被诺贝尔奖获得者——Hinton等人提出；之后在chatGPT带火大模型技术之后，知识蒸馏就又再次进入大众的视野。

但如果说知识蒸馏最爆火的原因就在于DeepSeek的发布，我们都知道DeepSeek是我国的模型之光；而其解决的最主要的问题就模型的训练成本问题；但可能很少有人知道，其实DeepSeek是使用知识蒸馏技术，从阿里的千问系列蒸馏得到的DeepSeek模型。

所以，什么是蒸馏技术，以及蒸馏技术的发展历史与实现原理是什么？

蒸馏技术

蒸馏技术是由诺奖得主——Hinton在2015年提出的，但严格来说Hinton只是在前人的基础之上优化了蒸馏技术。

蒸馏技术——现在对蒸馏技术的定义是教师模型（大模型）通过训练数据学到的“知识”（如类别间关系、特征分布）被提炼到学生模型（小模型）中。

简单理解蒸馏技术就是老师教学生，在蒸馏技术之前，训练模型需要从0开始；也就是需要随机初始化模型参数；这就类似于你从小开始学习全部靠自学，没有任何人教你。

很明显，这种方式学习效率低下；因此，就产生了一个新的职业——教师；它们的作用就是在他们自己学习的基础之上，把知识和经验教给你，这样不论是学习的速度还是效率，还是准确率都会大大提高。

而模型蒸馏就是基于这个理论，用训练好的大模型去“教”简单的小模型；由于是站在巨人的肩膀上，因此蒸馏出来的小模型不论是表现还是响应速度都比大模型要好。

当然，蒸馏技术作为目前一项热门技术，其实现原理并没有大家想象中的那么简单；首先，在2015 Hinton提出知识蒸馏之前，模型蒸馏已经有人在使用了；只不过那时候的蒸馏技术还比较简单，只是在输出层对模型的预测结果进行学习；这种方式被称为硬目标。

这就像上学时有时老师说的那样，你实在不会记住就行了，不需要知道为什么；但这就会产生一个问题，那就是你只能学会同一个题目或者是很类似的题目，但换个新题目你可能就不会了。

所以，老师常说我们不但要学会知识，更重要的是要学会学习的方法——因此Hinton提出的知识蒸馏就类似于学习方法，它学习的是大模型预测数据的概率分布或思考过程，而不仅仅只是记住答案；而这种方式就被叫做软目标。

以目前的蒸馏技术来看，蒸馏也分为多种不同的情况；比如输出层蒸馏，中间层蒸馏和自蒸馏等多种不同的形式；但不论什么形式的蒸馏，其目的只有一个，那就是让student模型去学习Teacher老师模型的“知识”。

实现原理

知识蒸馏的实现原理主要包括两个方面，知识迁移和软标签：

知识迁移：教师模型（大模型）通过训练数据学到的“知识”（如类别间关系、特征分布）被提炼到学生模型（小模型）中。

软标签（Soft Labels）：教师模型输出的概率分布（非硬标签）包含更多信息，例如“猫和狗有相似特征”，学生模型通过模仿这些软标签学习泛化能力。

模型蒸馏使用温度T来控制软标签的相关性，温度越高，软标签的相关度越高，温度越低软标签相关度越低。

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