大模型辅助小模型训练

大模型辅助小模型训练，也被称为“知识蒸馏”（Knowledge Distillation），是一种机器学习技术，尤其在深度学习领域中广泛应用。它的基本思想是利用一个已经经过大规模数据和计算资源训练出来的大型预训练模型（称为教师模型），教导一个小规模、资源有限的模型（称为学生模型）。通过这个过程，学生模型可以学习到教师模型的知识表示和决策过程，而不需要像教师模型那样接受大量的训练。

具体步骤包括以下几个环节：
1. 教师模型生成软标签：对输入数据，教师模型不仅给出最终预测结果，还输出每个类别可能性的概率分布（软标签）。
2. 学生模型接收指导：学生模型尝试复制教师模型的软标签输出，这通常通过Kullback-Leibler散度或其他相似度函数来衡量两个概率分布的差异。
3. 训练学生模型：优化目标是使得学生模型的预测尽可能接近教师模型的软标签，以此提升学生的性能。

这种技术能够帮助小型模型快速获得能力，同时节省计算资源，并在一些场景下（如移动设备或资源受限的环境中）提供高效的解决方案。