DeepSeek-R1 如何通过知识蒸馏将推理能力传递给 Qwen

DeepSeek-R1（深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量），作为一个通过大规模强化学习训练出的强大推理模型，在数学、编程等推理任务上达到了与OpenAI-o1相当的性能水平。然而，如此强大的模型如何能够在资源受限的设备上运行，成为了一个亟待解决的问题。DeepSeek团队通过创新的知识蒸馏技术，成功地将DeepSeek-R1的推理能力传递给了参数量更小的Qwen系列模型，为AI模型的轻量化部署提供了重要参考。本文将详细探讨这一过程。

一、知识蒸馏技术概述

知识蒸馏（知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）：AI 领域的关键技术与发展趋势）是一种机器学习中的模型压缩技术，旨在将复杂的大型模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到较小的模型（称为学生模型，Student Model）。这一方法特别适用于计算资源有限的设备，如手机或嵌入式设备，它能够在显著降低模型规模的同时，尽量保留性能和精度。

知识蒸馏的核心思想是教师模型通过其预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，而学生模型通过学习这些结果逐步提升自己的性能。预先训练的教师模