Deepseek为什么选择蒸馏模型？一文彻底搞懂大模型蒸馏技术_deepseek如果不使用蒸馏技术会怎样-优快云博客

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一、前言

DeepSeek 提供了一系列中小参数量模型，涵盖了 7B、8B、14B 和 32B 参数规模。类似地，Qwen（1.5B、3B、7B、14B、32B）和 Llama（7B、13B、34B）也推出了多种中小参数量模型。然而，它们的生成方式存在显著差异：DeepSeek 采用了先训练一个超大参数模型，然后通过蒸馏技术生成小参数量模型的方法；而其他模型则通过优化训练流程和模型架构来实现其性能提升。

那么，这两种方法之间存在哪些具体差异？为何 DeepSeek 决定采用模型蒸馏技术？

本文将深入探讨以下几个关键议题：什么是大模型蒸馏？其发展背景为何？为什么 DeepSeek 选择通过蒸馏方法来推出中小参数量模型？该过程是如何具体实施的？通过分析这些问题，旨在帮助读者全面理解大模型蒸馏技术的原理与应用。

二、什么是大模型蒸馏？

大模型蒸馏（Model Distillation）是一种知识迁移技术，旨在将大型、复杂模型（通常称为“教师模型”）所蕴含的知识传递至小型、简化的模型（称为“学生模型”）。其核心理念在于，学生模型通过对教师模型输出的模仿，实现了在显著降低模型规模和计算复杂度的同时，仍然维持较高的性能水平。

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举个例子：

设想您作为一位教师（教师模型），需要向一位学生（学生模型）教授解答一道复杂数学题的过程。您为学生详细讲解每个解题步骤的思路，并解释这样做的逻辑与原因。尽管学生的最终答案可能并不完全正确，但通过学习您的思考过程，学生能够更深入地理解题目，从而具备独立解决类似问题的能力。在这个过程中，学生并未直接接触到您的最终解答，而是通过您提供的“软答案”进行学习与掌握。

为什么会出现大模型蒸馏？

大模型蒸馏技术的引入主要是为了应对大规模模型（如 GPT、Llama 和 DeepSeek 等）在实际应用中所面临的一系列挑战和需求。尽管这些大模型在性能表现上极为优越，但在使用过程中往往伴随高昂的资源消耗和成本。蒸馏技术的提出正是为了解决这些问题，作为一种优化大模型的方法。资源消耗具体体现在以下两个方面：

1、计算资源

大模型通常拥有极为庞大的参数量，可能达到数十亿、数百亿甚至上千亿的参数，这导致了以下几个显著问题：首先，训练成本高昂：训练这类大规模模型需要强大的计算资源，通常需耗费数周乃至数月的时间，并消耗大量电力；其次，推理速度缓慢：在实际应用中，大模型往往无法实现实时响应请求，因为其计算需求极为庞大。通过将大模型的知识迁移至小型模型，蒸馏技术能够在保持较高性能的前提下显著降低计算开销。这使得即便在硬件资源受限的环境中，也能实现高效的推理与部署。

2、推理时的内存和存储资源

在推理过程中，大模型不仅需要大量的计算资源，还对内存和存储空间提出了极高的要求。例如，大模型在推理时可能需要占用数十 GB 甚至超过百 GB 的内存，这对于许多设备（如个人计算机、智能手机和嵌入式设备）而言是不可行的。蒸馏技术通过缩减模型的规模，使得小型模型在维持大模型性能的同时，显著降低了内存和存储需求，从而更适合在资源受限的设备上进行运行。

三、Deepseek 为什么要蒸馏大模型而其他厂商没有？

根据官方发布的材料，在 Deepseek 之前，主流的开源大模型如 Qwen 和 Llama 等并未正式发布蒸馏版本。对此现象，笔者提出以下看法，并将首先探讨模型蒸馏的优势。

结论概述：

假设有两个参数量均为 7B 的模型 A 和 B，它们的结构完全相同，其中 A 是通过模型蒸馏获得的（其教师模型能力较强），而 B 则是从零开始训练的。在这种情况下，模型 A 的表现通常会优于模型 B，原因如下：

1、知识迁移的优势

模型 A 通过蒸馏从一个更大、更强的教师模型中获取知识。蒸馏的过程并不仅仅是简单复制大模型的输出，而是使小模型学习到大模型的决策过程、内部表示以及隐含知识。这使得模型 A 在训练过程中能够获得更多高质量的指导，尤其在复杂推理、模式识别和特征提取等方面表现更佳。

通过蒸馏，模型 A 实际上吸收了一个已“成熟”模型的诸多优势，例如对上下文的理解能力、处理边缘情况的能力，以及通过大量训练积累的先验知识。这些特性是从零训练的模型 B 难以在相同的数据量和训练时间下获得的。

2、训练过程中的指导作用

模型 B 从随机初始化开始训练，缺乏任何先前的知识。它的每个参数都需从头学习，可能需要更多的训练数据和更长的时间，才能逐步接近理论上的最优状态。

相对而言，模型 A 通过蒸馏直接从教师模型（通常具备强大能力）中学习。这意味着模型 A 的学习过程更加高效，能够利用教师模型的“智慧”，在较少的训练数据和计算资源下实现良好的表现。

3、大模型的泛化能力

大模型（即教师模型）通常具备出色的泛化能力，因为它们是在大量数据上训练而成的。通过蒸馏，小模型 A 能够继承教师模型的一部分泛化能力，尤其在处理不确定性和稀有模式识别时，这对提升模型性能极为重要。

相较之下，模型 B 从零开始训练，缺乏来自大模型的“润色”或高质量指导，因此在面对复杂、边缘或数据稀缺的任务时，B 模型的表现可能较差，尤其在数据量有限的情况下。

需要说明的是，在进行模型蒸馏时，教师模型和学生模型的架构并不一定相同。蒸馏的核心在于将教师模型的知识（如输出分布或中间特征）传递给学生模型，而非直接复制其架构。这种灵活性使得蒸馏能够应用于不同架构的模型之间。

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举例说明：
设想有一位教师（教师模型）和两位学生（学生 A 和学生 B），他们的任务是学习如何撰写一篇优秀的作文。

教师模型：一位经验丰富的语文老师，擅长写作，能够清晰地讲解写作技巧，并提供具体的改进建议。
学生 A：通过“模仿学习”来掌握写作技巧，即直接观察教师的写作过程，并模仿其风格和技巧。
学生 B：通过“自学”来学习写作，即独立阅读大量范文，尝试总结写作技巧，但缺乏教师的直接指导。

学习过程

学生 A（模型蒸馏）— 有教师指导

模仿教师的写作：学生 A 通过观察教师的写作过程，学习如何构思、组织段落、使用修辞手法等。
接受反馈：教师为学生 A 的作文提供详细的反馈，指出优点和不足，并提出改进建议。
逐步优化：学生 A 根据教师的反馈不断调整自己的写作方法，最终能够撰写出接近教师水平的作文。

学生 B（从零训练）— 自学
4. 阅读大量范文：学生 B 通过阅读大量优秀作文，尝试总结写作技巧。
5. 自主探索：学生 B 在缺乏教师直接指导的情况下，通过试错学习，可能会经历一些不必要的曲折。
6. 逐步改进：学生 B 通过不断练习，逐渐提高写作水平，但进步速度较慢，且可能无法达到教师的高度。

通常情况下，在这一场景中，学生 A（蒸馏模型）通过模仿教师的写作技巧并接受反馈，能够更快、更有效地掌握写作能力，最终表现优于学生 B（从零训练的模型）。这突显了蒸馏模型的优势：通过继承大模型的知识和能力，小模型能够在更短的时间内实现更高的性能。

为何其他大模型未曾采用蒸馏技术？

1、模型设计理念的差异

Qwen 和 Llama 系列的设计目标通常更加注重大规模模型的多样性与复杂性，而并非直接针对压缩与蒸馏。许多开发团队，尤其是在 Meta 和其他大型互联网公司，关注的是如何构建强大的基础模型，以满足各种任务需求，因此在初期并未将蒸馏作为核心优化手段。

相对而言，DeepSeek 从一开始就强调模型的高效性与适应性，特别是在计算资源受限和需要高效推理的场景中，这促使他们在发布初期同时推出了蒸馏版本。蒸馏不仅提升了模型性能，还有效降低了推理成本，符合实际应用中对大模型高效推理的需求。

2、实际应用需求的差异

Qwen 和 Llama 的推出主要面向计算资源充足的环境，如大型云服务器集群，因此其开发更侧重于提升模型的多任务能力和通用性，而蒸馏并非其优先考虑的优化方向。换言之，这些大模型的初衷是提升多任务和跨领域能力，可能认为蒸馏并不是迫切需要的优化策略。

相比之下，DeepSeek 的目标之一是解决推理效率和实际部署中的计算限制问题，这使得蒸馏技术成为其开发的核心之一。蒸馏不仅能够缩减模型体积，还能在大规模推理中降低延迟和计算开销。

综上所述，大型企业通常具备更多的人力和财力，起步较早，走的是重型装备路线；而 DeepSeek 作为小型企业，资源有限，选择了轻量化的方案。在有限的资源条件下，蒸馏模型技术成为实现更强模型能力的有效途径之一。

四、大模型是如何做蒸馏的？

以下是对您提供文本的更为专业化的修改：在此简要概述蒸馏过程中的关键步骤，前提条件是用于蒸馏的教师模型已准备就绪。

第一步：训练数据准备阶段

此阶段的目的是利用教师模型对原始数据进行处理，以生成软标签。可以形象地理解为，教师模型相当于考试中的阅卷老师，先对试卷进行解答并提供解题思路。

准备原始数据集 — 对应试卷
准备用于训练的数据集，例如文本、图像或其他数据类型。
注意：这些数据将作为教师模型和学生模型的输入。
教师模型生成数据（软标签） — 对应解题思路和答案
将准备好的原始数据集输入教师模型中，教师模型会输出相应的软标签，通常为概率分布形式（例如，在分类任务中，每个类别的概率值）。软标签包含了教师模型所掌握的知识，学生模型将围绕这些信息进行学习。

举例：假设我们正在处理一个文本分类任务，原始训练数据为“这部电影很棒”，任务是判断情感是正面还是负面。

教师模型的输入：“这部电影很棒”。
经过处理后，输出的数据（软标签）可能为：[正面: 0.88, 负面: 0.12]。这可以视为解题思路和答案。下一步，学生模型训练所需的数据与此相对应，即配对数据：

“这部电影很棒” <—> 目标：[正面: 0.88, 负面: 0.12]

第二步：开始训练

输入数据：

将原始数据（例如“这部电影很棒”）输入到学生模型中。

目标输出：教师模型生成的软标签 [正面: 0.88, 负面: 0.12]。

学生模型接收输入数据，通过其神经网络计算，生成预测的概率分布。假设学生模型的输出为：[正面: 0.88, 负面: 0.11]。

计算损失：

利用损失函数（如 KL 散度），比较学生模型的输出与目标软标签（答案）之间的差异（Loss）。

反向传播：

根据损失值，计算损失函数对模型参数的梯度。通过反向传播算法，将梯度从输出层传递回输入层，逐层更新模型参数。

参数更新：

使用优化器（例如 SGD 或 Adam），根据梯度更新学生模型的参数，从而逐步减小损失值。目标是通过多次迭代，使学生模型的输出逐渐接近软标签。

在此，可能会有疑问：“在对 DeepSeek 进行模型蒸馏时，用于蒸馏的教师模型与普通互联网模型是相同的吗？”

答案是否定的。用于蒸馏的教师模型与实际部署的模型通常是不同的，尽管它们可能基于相同的架构。教师模型通常较大且复杂，主要用于生成软标签，为蒸馏过程提供指导。而用于实际部署的模型则更注重效率，通常经过了量化、剪枝等优化过程，以使其能够直接输出文本（针对生成任务）或具体类别（针对分类任务）。简单而言，教师模型应保持尽可能原始的状态，以具备全面的能力（“老师要啥都会”），而部署模型则针对特定任务进行优化，去除不必要的部分

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