漫畫趣解：一口氣搞懂模型蒸餾！

模型蒸餾是一種將大型復(fù)雜模型的知識和能力壓縮并傳遞給小型模型的技術(shù)。通過模仿大型模型的輸出和決策過程，小型模型能夠以較低的計算資源和硬件要求實現(xiàn)類似的性能。

1. 知識蒸餾的過程
大型模型（如DeepSeek R1）作為“教授模型”，通過軟標(biāo)簽（概率分布）將其知識和解題思路傳授給小型模型（如學(xué)生模型）。小型模型在學(xué)習(xí)時會結(jié)合自身數(shù)據(jù)集的硬標(biāo)簽和教授模型的軟標(biāo)簽，以達到最優(yōu)的學(xué)習(xí)效果。

2. 蒸餾路線的選擇
除了最常見的輸出層蒸餾，還有更深入的中間層蒸餾，后者可以更全面地學(xué)習(xí)大型模型的知識結(jié)構(gòu)和推理過程。

3. 模型蒸餾的應(yīng)用
模型蒸餾適用于將大型模型的能力遷移到小型模型上，以適應(yīng)低端的算力環(huán)境，也可以用于特定場景下的微調(diào)，或者通過RAG提升大模型回答問題的精準(zhǔn)性。