1. 什么是 AI 的“蒸馏”技术？
想象一下，如果你想学习一门新技能，比如摄影，你可以：
1.自己去网上找教程，慢慢学习，花费大量时间摸索。
2.请一位经验丰富的老师，他把自己多年积累的知识浓缩成精华，直接教你最重要的技巧，让你更快掌握核心技能。
AI 训练的“蒸馏技术”就类似于
第二种方式
——通过一个大而强的“老师”模型，将核心知识提炼出来，传授给一个更小、更高效的“学生”模型。这样，学生模型可以在保持原有能力的同时，减少计算量，运行更高效。
2. 为什么选择蒸馏大模型？
我们首先需要明白，人工智能的进步让 AI 具备了强大的推理能力，它可以进行复杂的文本分析、代码编写、图像理解，甚至是跨领域的任务处理。
但支撑这些能力的，是极为庞大的神经网络模型，
这些模型就像是超级大脑，它们拥有庞大的参数量，能够在数据中捕捉细微的模式，进而生成精准的回答。然而，
这种智能是有代价的，计算资源的消耗成为了 AI 发展和落地应用的一大瓶颈
。
目前的主流 AI 大模型往往
由上千亿甚至上万亿个参数构成
，它们需要大量的计算资源来训练和运行。以训练一个先进的 AI 模型为例，往往需要成千上万块 GPU（图形处理单元）并行运算，并消耗数以百万计的美元计算成本。这种巨大的计算开销。即使一个模型训练完成，它在实际运行时依然需要大量的计算资源，导致企业和普通用户很难负担使用。以 ChatGPT 这样的 AI 为例，它的推理需要强大的云计算支持，运行时依赖多个 GPU 进行计算，每次生成文本的过程中，都会调用大量算力。这意味着，想要让 AI 持续运行并提供稳定的服务，企业需要负担高昂的服务器成本，并确保足够的计算资源，这种高成本无疑成为 AI 普及的一个障碍。
因此，大模型都在需要找到一种方法，在不显著降低 AI 智能水平的情况下，减少计算成本、加快推理速度、提高设备兼容性，而知识蒸馏技术正是解决这一问题的关键。
3. Deepseek 如何进行蒸馏？
在人工智能的训练过程中，构建一个强大的 AI 模型并不意味着任务完成，真正的挑战在于如何让这个模型既保持卓越的性能，又能在现实世界的计算资源约束下高效运行。
Deepseek 采用的解决方案是
知识蒸馏（Knowledge Distillation）
，这是一种让 AI 在学习过程中“提炼精华，去除冗余”的优化方法。通过蒸馏，Deepseek 能够将一个庞大且计算密集的教师模型（Teacher Model）中的知识，迁移到一个更加轻量级的学生模型（Student Model），从而实现更低的计算成本、更快的推理速度以及更广泛的应用适应性。整个蒸馏流程可以大致分为三个核心阶段：
先训练/配置一个性能强大的老师大模型，再让学生模型学习老师的精华和核心内容，最后对学生模型进行优化并部署到实际场景中。
首先，Deepseek 需要建立一个超级强大的大模型，这个模型类似于 AI 领域的“博士生”，它具备深厚的知识储备和卓越的推理能力。比如 Deepseek-R1/GPT 4.o这样的传统高性能的大模型，拥有上千亿的参数，能够处理来自多个领域的庞大信息，包括百科知识（如 Wikipedia）、专业领域数据（如法律、金融、医疗文献）、代码语料、社交媒体对话等。这种大模型的训练过程极其复杂，需要投入海量的计算资源，并依赖数以万计的 GPU 进行并行计算，才能让 AI 真正学会如何理解和生成高质量的文本内容。然而，虽然这种大模型非常强大，但它的计算成本过于高昂，直接应用在实际场景中成本花费较大，因此 Deepseek 需要
对其进行蒸馏
，将其庞大的知识转移到一个更轻量的模型中，使其
能够在低计算资源环境下依然保持卓越的智能能力。
为了让“学生” AI 能够高效地从“老师” AI 那里学习，Deepseek 采用了一套系统化的蒸馏方法。这一过程并不是简单地对大模型进行裁剪，而是通过多种技术手段，让小模型能够真正掌握大模型的核心知识，而不会丢失关键的推理能力。在蒸馏的过程中，
Deepseek 主要采用了三种关键技术
：
软标签蒸馏（Soft Label Distillation）
、
中间层特征蒸馏（Feature-Based Distillation）
和
对比学习蒸馏（Contrastive Distillation）
。
我们可以简单介绍一下这三种技术。软标签蒸馏是一种让学生 AI 学习教师 AI 生成的“软标签”数据的方法。相比传统的训练方式，AI 通过观察教师 AI 在各种输入下的输出结果，能够更精准地学习如何回答问题，而不仅仅是死记硬背正确答案。例如，当教师模型回答一个金融问题时，学生模型
并不会仅仅记住答案，而是学习到教师模型在处理类似问题时的思考方式和语言风格，从而提高其泛化能力
。因此，软标签蒸馏的优势在于，它能够让学生模型在不直接依赖人工标注的情况下，理解数据的深层逻辑，而不仅仅是模仿表面上的文本格式。
