Deepseek知识蒸馏

Deepseek 知识蒸馏概述
知识蒸馏是一种用于压缩大型神经网络的技术，旨在将复杂的教师模型的知识传递给较小的学生模型。对于Deepseek-R1而言，在资源受限环境下（如移动设备、边缘计算设备），其大模型规模成为应用障碍[^1]。
实现方法
为了克服上述挑战，采用了一种基于模板化输出和拒绝采样的知识迁移方案。该过程涉及以下几个方面：

结构化数据生成：创建高质量的数据集来指导学生模型的学习。
精细化训练：调整超参数并优化损失函数以提高性能。

def distill_knowledge(teacher_model, student_model, dataset):
teacher_outputs = []

# 获取教师模型预测结果作为软标签
for data in dataset:
output = teacher_model.predict(data)
teacher_outputs.append(output)

# 使用软标签训练学生模型
student_model.fit(dataset, np.array(teacher_outputs))
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此代码片段展示了如何利用教师模型的输出作为监督信号对学生模型进行再训练的过程[^2]。
工作原理
核心理念在于让小型化的Qwen系列继承来自更大更强大的DeepSeek-R1的关键特征表示能力。这不仅限于简单的权重复制；更重要的是捕捉高层次抽象概念之间的关系模式，并将其编码进相对简单得多的新架构之中。通过这种方式，即使是在硬件条件较差的情况下，经过良好调优的小型模型也能够执行原本只有大型预训练语言模型才能完成的任务。
案例分析
实际应用场景表明，当把DeepSeek-R1推理能力成功转移到Qwen2之后，后者展现出了令人印象深刻的效率提升以及准确性保持水平。这种转换使得复杂推理任务可以在低功耗平台上顺利实施，从而极大地扩展了人工智能解决方案的应用范围。