在人工智能领域，蒸馏是一项别具一格的技术，旨在助力小模型向大模型学习，让小模型在轻量化的同时尽可能保留大模型的能力。随着Deepseek的火爆，让”技术蒸馏“这个词走进了我们的视野，也成为Deepseek饱受争议的焦点之一。
在人工智能领域，蒸馏是一项别具一格的技术，旨在助力小模型向大模型学习，让小模型在轻量化的同时尽可能保留大模型的能力。随着Deepseek的火爆，让”技术蒸馏“这个词走进了我们的视野，也成为Deepseek饱受争议的焦点之一。其实，像 GPT-4、BERT 这类大模型，虽然性能卓越，但运行成本高昂，难以部署在手机或其他低算力设备上。而蒸馏技术的出现，使得小模型能够借鉴大模型的 “思考方式”，在不过多牺牲性能的前提下，大幅降低计算量。
蒸馏技术的原理
那么，蒸馏技术是如何运作的呢？首先，需要训练一个大模型，将其打造为知识储备丰富的 “老师”。接着，让大模型输出 “软标签”。这可不是简单的对错答案，而是针对某个问题的概率分布。例如，在识别一只猫时，大模型可能输出 “95% 是猫，4% 是狗，1% 是兔子” 。随后，小模型便借助这些软标签进行训练，模仿大模型的判断方式，而不是从零开始摸索学习。
打个比方，假设有一位知识渊博的超级老师，但其讲解方式复杂，学生理解起来颇为吃力。现在的任务是让普通老师（小模型）也能传授相同知识，且讲解得简洁易懂，让更多学生（设备）都能理解。这时候，先让超级老师做题，记录下答案以及解题思路（不仅是判断对错，还涵盖对其他选项可能性的考量）。普通老师并不直接背诵答案，而是学习超级老师的解题方式，模仿其思维模式，避免从头学习所有知识。经过不断练习，普通老师掌握了超级老师的大部分能力，而且表达更简洁，能够在更多场合开展教学（就如同在手机、智能设备上运行小模型）。如此一来，小模型虽然不及大模型强大，但学到了核心知识，运行速度更快且更节省资源，这便是蒸馏技术的原理。
常用的蒸馏方式
在实际应用中，常见的蒸馏方法有以下几种：Softmax 蒸馏，小模型主要学习大模型的输出概率；Feature 蒸馏，小模型模仿的是大模型中间层的特征表示，而非仅仅关注最终结果；自蒸馏，则是利用模型自身的旧版本来引导新版本，实现模型的自我进化。
技术本身的争议
需要注意的是，蒸馏本身是一种合理的机器学习方法，并不等同于抄袭，关键在于数据的来源。如果使用开源模型（如 LLaMA、Mistral）进行蒸馏，一般是合法的，前提是遵守相应的开源协议。然而，要是用 GPT-4 或 Claude 这类封闭模型的输出数据来训练自己的模型，就可能违反使用条款，甚至涉及知识产权问题。若通过破解、反编译封闭模型来获取数据，那么违法风险就更高了。总之，只要使用的是开源或经过授权的数据，蒸馏技术的应用就没有问题；但未经许可使用封闭模型的数据，便可能引发诸多问题。
关键名词：技术蒸馏 Knowledge Distillation
在人工智能领域， “蒸馏技术” 常见的英文表述是 “Knowledge Distillation”，直译为 “知识蒸馏” ，在机器学习和深度学习的中，用于描述让小模型从大模型中学习知识的过程。此外，“Distillation in AI”（人工智能中的蒸馏）或 “Distillation Technique in Machine Learning”（机器学习中的蒸馏技术）也可以用来表述，但 “Knowledge Distillation” 是最为常用和专业的说法。
