deepseek蒸馏模型技术原理图

DeepSeek蒸馏模型的技术原理
在DeepSeek的蒸馏过程中，教师模型与学生模型之间的关系至关重要。教师模型通常是大型复杂网络结构，具有较高的精度；而学生模型则是一个较小规模的神经网络，旨在继承教师模型的能力的同时保持较低的计算成本。
教师模型的选择
对于图像识别任务而言，大模型能够准确地区分多种类型的图片[^3]。这些复杂的架构作为教师模型被用来训练更简单的学生模型。具体来说，在DeepSeek框架下，R1系列的大模型充当了教师的角色，其具备强大的特征提取能力和分类性能。
学生模型的设计
为了使小型化后的模型能够在实际应用中发挥效用——特别是在移动终端这样硬件条件受限的情况下实现高效的推理运算——设计者会精心挑选或构建适合特定应用场景的小型卷积神经网络(CNN)，并利用知识迁移的方法让它们尽可能多地获取到来自较大尺寸原型的信息量。
蒸馏过程详解

软标签生成：不同于传统监督学习只依赖于硬编码的真实类别标签(0/1), 这里采用的是由预训练好的高级别表征所给出的概率分布形式即所谓的 "soft label". 它们反映了样本属于各个类别的可能性大小.

损失函数调整: 除了常规交叉熵外, 加入了一个额外项用于衡量两个概率向量间的差异程度KL散度(Kullback-Leibler Divergence). 此举有助于促使学生产出相似甚至优于老师的预测结果.

import torch.nn.functional as F

def distillation_loss(y_pred_student, y_true, teacher_outputs, T=5.0, alpha=0.7):
loss_kd = F.kl_div(F.log_softmax(y_pred_student/T, dim=1),
F.softmax(teacher_outputs/T, dim=1)) * (T*T * 2.0 * alpha)

loss_ce = F.cross_entropy(y_pred_student, y_true) * (1. - alpha)

total_loss = loss_kd + loss_ce

return total_loss
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此代码片段展示了如何定义一个结合了KD（Knowledge Distillation）和CE（Cross Entropy）两种机制共同作用下的新型loss function来指导整个优化流程.
实际案例展示
以图三为例，DeepSeek-R1-Distill 系列小模型经过上述方法处理后可以在保证一定准确性前提下显著减少参数数量以及浮点数乘加次数[FLOPs],从而更好地适应边缘侧部署需求[^2].