详解模型蒸馏，破解DeepSeek性能谜题

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深度剖析模型蒸馏：从原理到 TensorFlow 实战。 长按关注《AI科技论谈》 不少关注 DeepSeek 最新动态的朋友，想必都遇到过 “Distillation”（蒸馏）这一术语。但它究竟指代何种技术，又为何在 AI 领域占据重要地位呢？ 本文为你深度剖析模型蒸馏技术的原理，同时借助 TensorFlow 框架中的实例进行详细演示。相信通过阅读本文，你会对模型蒸馏有全新的认识，轻松解锁深度学习优化的新视角。 1 模型蒸馏原理 在深度学习领域，模型蒸馏是优化模型的关键技术。它让小的学生模型不再单纯依赖原始标签，而是基于大的教师模型软化后的概率输出进行训练。 以图像分类为例，普通模型只是简单判断图像内容，而运用模型蒸馏技术的学生模型，能从教师模型的置信度分数（如80%是狗，15%是猫，5%是狐狸）中获取更丰富信息，从而保留更细致知识。 这样一来， ………………………………