漫画趣解：一口气搞懂模型蒸馏！

主要观点总结

本文主要介绍了模型蒸馏的概念和过程。模型蒸馏是一种将大模型的能力迁移到小模型上的方法，在保证一定精度的同时，大幅降低运算成本和硬件要求。文章详细解释了模型蒸馏的过程，包括建立小模型的学习标准、结合原有数据集和教授模型的答案进行训练等。此外，文章还介绍了不同的蒸馏路线，如知识蒸馏、中间层蒸馏等，以及蒸馏与其他优化大模型的方法的比较和应用场景。

关键观点总结

关键观点1: 模型蒸馏的定义

模型蒸馏是把大模型学到的能力，通过“浓缩”的方式教给 small 模型的过程。

关键观点2: 模型蒸馏的过程

包括建立小模型的学习标准、结合原有数据集和教授模型的答案进行训练等步骤。

关键观点3: 知识蒸馏和中间层蒸馏的区别和联系

知识蒸馏是最常见、最通用的方式，相当于老师直接告诉学生答案；而中间层蒸馏则能学到最终的判断以及老师对图像或文本的内部理解。

关键观点4: 模型蒸馏的应用场景

模型蒸馏适用于将大模型的能力迁移到小模型上，以适配更低端的算力环境，如企业私有云、个人电脑、手机、边缘终端等。

文章预览

最近，伴随着DeepSeek的火爆，「模型蒸馏」这个专业名词，也频繁出现在大众视野。 什么是模型蒸馏呢？ “模型蒸馏”就是把 大模型 学到的本领，用“浓缩”的方式教给 小模型 的过程， 在保证一定精度的同时，大幅降低运算成本和硬件要求。 大模型： 像一位见多识广、知识储备庞大的“大教授”，无所不知， 但是“供养”他很贵。 不仅培养他的过程很耗时耗力（训练成本高），请他过来讲课成本也很高，要有很大一笔安家费（部署模型的硬件基础设施，甚至数据中心 ），还要支付超高的课时费（推理成本高）。 小模型： 相当于一枚小学生，知识面非常有限，但是胜在没教授那么大谱，给个板凳坐着就够了（部署成本低，推理成本低）。 小模型想要拥有跟大模型完全一样的能力是不现实的， 毕竟一分钱一分货。 但是我们可以让大模型教小 ………………………………