$神州泰岳(SZ300002)$ Deepseek+知识蒸馏技术
知识蒸馏技术的原理是将一个已经训练好的大型复杂模型(教师模型)所学到的知识,通过一定的方法传递给一个小型简单模型(学生模型),使学生模型能够在保持较小规模的同时,尽可能地模仿教师模型的行为和性能,具体如下:
软标签传递:教师模型对样本的输出通常是一个概率分布,即软标签,包含了样本属于各个类别的可能性。知识蒸馏时,让学生模型学习教师模型输出的软标签,而不仅仅是真实标签,这样学生模型可以学到更多类别之间的关系和细微差别。
特征迁移:除了软标签,教师模型在中间层提取的特征也包含丰富知识。可以通过约束学生模型的中间层特征与教师模型的特征相似,让学生模型学习到更有效的特征表示,提升其泛化能力。
损失函数设计:通过设计专门的损失函数,如蒸馏损失,来衡量学生模型与教师模型在输出或特征上的差异,并在训练过程中最小化这个损失,引导学生模型向教师模型靠近,实现知识传递。
经过不懈努力与反复实验,DeepSeek团队惊喜地发现,通过知识蒸馏,R1的智慧结晶成功融入小模型之中,使得小模型在推理能力上实现了质的飞跃,表现远超预期。
这一重大发现,不仅验证了大模型在学习过程中所形成的推理模式具备极高的通用性,更证明了其可迁移性的强大优势,能够通过蒸馏这一精妙的技术手段,高效地传递给其他模型,实现知识的传承与升华。
这一结论为业界提供了新的启示:对小模型而言,蒸馏优于直接强化学习,大模型学到的推理模式在蒸馏中得到了有效传递。
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