大模型训练概念介绍：蒸馏、SF、强化学习、涌现、顿悟

大语言模型（如GPT、LLaMA等）的优化和训练通常涉及多种技术，包括知识蒸馏（Distillation）、监督式微调（SFT, Supervised Fine-Tuning）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）。它们的核心目标都是提升模型性能，但实现方式和应用场景不同。以下是三者的详细对比：

1. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

目标

将大型模型（教师模型）的知识“压缩”到更小、更高效的模型（学生模型）中，保持性能的同时降低计算成本。

实现方式

• 教师模型生成“软标签”（概率分布输出），学生模型模仿这些标签。

• 学生模型学习教师模型的输出分布，而不仅仅是真实标签。

典型场景

• 部署资源受限的环境（如移动端）。

• 加速推理，降低模型复杂度。