DeepSeek-R1如何通过知识蒸馏把推理能力迁移到千问Qwen

DeepSeek-R1是一个通过大规模强化学习训练出的强大推理模型，在数学、编程等推理任务上达到了与OpenAI-o1相当的性能水平。本文将基于DeepSeek团队发布的技术报告，详细解析如何通过知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的推理能力高效地迁移到参数量更小的Qwen系列模型中。

1. 什么是知识蒸馏

知识蒸馏是一种机器学习中的模型压缩技术，旨在将复杂的大型模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到较小的模型（称为学生模型，Student Model）。这一方法特别适用于计算资源有限的设备（如手机或嵌入式设备），在显著降低模型规模的同时，尽量保留性能和精度。

核心原理

知识蒸馏的核心思想是教师模型通过其预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，而学生模型通过学习这些结果逐步提升自己的性能。以下结合流程图具体说明这一过程：

1. 教师模型的作用 ：
   预先训练的教师模型是一个复杂而强大的网络，经过大规模数据训练后，可以提供高质量的预测。例如，它可以预测一个输入属于某个类别的概率分布，而不仅仅是单一的类别标签（即“软标签”）。
   在图中，左侧的大型神经网络表示教师模型。

2. 学生模型的训练 ：
   学生模型是一个较小的网络，其复杂度和参数量远低于教师模型。通过模仿教师模型的预测，学生模型逐渐学会在相同任务上的推理能力。
   图中右侧的小型神经网络即为学生模型。

3. 知识蒸馏的实现 ：

• 教师模型通过训练数据生成预测（Predictions），并将这些预测传递给学生模型。
• 学生模型不仅学习数据的真实标签（Ground Truth），还通过模仿教师模型的预测结果，捕获额外的知识（如特定类别的相似性）。

举例说明

假设我们有一个复杂的卷积神经网络(CNN)模型,它在识别猫和狗的图片方面表现出色。这就是我们的"教师"模型。现在,我们想创建一个更小、更快的模型来部署在移动设备上。这就是我们的“学生模型”。

知识蒸馏的过程如下:

教师模型输出: 对于一张狗的图片,教师模型可能输出 [0.1, 0.9]（10%是猫，90%是狗） 。

学生训练: 学生模型不仅学习硬标签(这是狗),还学习教师模型的概率分布（软标签）。

软标签: 这个[0.1, 0.9]的分布比简单的[0, 1]标签包含更多信息,因为它反映了图像的细微特征。

总结

通过上述流程，知识蒸馏实现了“以大带小”的能力迁移。流程图清晰地展示了这一技术的关键步骤：教师模型生成预测，学生模型通过学习这些预测实现能力提升，最终部署到低资源设备上。这一过程不仅提高了模型的实用性，也为复杂模型的下游应用提供了高效的解决方案。

2. DeepSeek-R1如何通过知识蒸馏把推理能力迁移到Qwen

接下来我们将基于DeepSeek团队发布的技术报告，详细解析如何通过知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的推理能力高效地迁移到参数量更小的Qwen系列模型中。

2.1 核心概念解析

在深入技术细节前，我们先解释几个关键概念，帮助读者理解蒸馏过程的核心逻辑。

2.1.1 模板：结构化的输出格式

• 定义 ：模板是预先设计的文本格式，用于 规范模型的输出 。例如：
• ：标记推理过程的开始。
• ：标记推理过程的结束。
• ：标记最终答案的开始。
• ：标记最终答案的结束。
• 作用 ：
• 清晰性 ：像填空题的“提示词”一样，告诉模型“思考过程写在这里，答案写在那里”。
• 一致性 ：确保所有输出遵循相同结构，便于后续处理和分析。
• 可读性 ：人类可以轻松区分推理过程和答案，提升用户体验。

2.1.2 推理轨迹：模型解题的“思维链”

• 定义 ：模型在解决问题时生成的详细步骤也即解决问题时的思考过程，例如：

  <
  
  
  
  
      
  think>
    1. 问题分析：方程的结构是否可以因式分解？
    2. 尝试分解：x²-5x+6 = (x-2)(x-3)
    3. 验证解：x=2和x=3代入原方程成立。
  think>
  <answer>
    解为x=2或x=3
  answer>
  

• 作用 ：展示模型的逻辑链，使答案生成过程透明化。

2.1.3 拒绝采样：从“试错”中筛选优质数据

• 定义 ：生成多个候选答案，通过规则筛选保留高质量样本。
• 过程 ：

1. 生成 ：模型对同一问题输出多个推理轨迹。
2. 过滤 ：通过自动化规则（如答案正确性检查）或人工审核，剔除错误或低质量样本。
3. 保留 ：仅将优质样本加入训练集。

2.2 蒸馏数据的生成：如何准备“教学材料”

知识蒸馏的第一步是生成高质量的“教学数据”，供小模型学习。

2.2.1 数据来源

• 推理数据（80%） ：由DeepSeek-R1生成，覆盖数学、编程、逻辑推理等任务。
• 通用数据（20%） ：来自DeepSeek-V3的通用任务数据（如写作、问答），确保小模型的多任务能力。

2.2.2 数据生成流程

1. 模板引导生成 ：要求DeepSeek-R1按 和 模板输出推理轨迹。
2. 拒绝采样筛选 ：

• 规则过滤 ：自动检查答案正确性（如数学答案是否符合公式）。
• 可读性检查 ：剔除语言混合（如中英文混杂）或冗长段落。

2.3 蒸馏过程：如何让小模型“学以致用”

2.3.1 教师与学生的角色

• 教师模型 ：DeepSeek-R1（复杂的大模型，擅长推理）。
• 学生模型 ：Qwen系列（如Qwen-7B，参数较小，需学习推理能力）。

2.3.2 训练步骤

1. 数据输入 ： 将80万样本中的 问题部分 输入Qwen模型，要求其按模板生成完整的推理轨迹（思考过程 + 答案）。