大模型知识蒸馏：解析原理、谈DeepSeek及服务器适配思路

最近，大模型知识蒸馏技术在 AI 领域热度居高不下，尤其是随着 DeepSeek 引发广泛关注，成为行业焦点。它是一种极具价值的机器学习技术，能将预训练大型模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型）中 。

其原理是：先挑选一个泛化与表示能力出色的深度学习模型作为教师模型；让教师模型对训练数据集进行预测，生成软标签（概率分布）；接着选择简易模型作为学生模型并初始化其参数；再定义像 KL 散度、交叉熵这样的损失函数，来衡量学生模型与教师模型软标签的差异，学生模型还需学习真实标签以保证准确性；通过温度参数调整软标签平滑度，温度高时利于学生模型学习泛化特征，温度低则有助于学习具体信息；最后利用损失函数指导学生模型训练，使其模仿教师模型输出，同时正确分类训练数据并持续优化。

以 DeepSeek 为例，它允许把强大的 R1 模型能力蒸馏给小模型，比如 R1-Distill-Qwen-7B，就是利用 R1 的高质量数据微调 Qwen7B 模型，显著提升了其推理能力。在 AI 大模型领域&#