大模型知识蒸馏（Knowledge Distillation）是什么？一篇文章讲透关键技术

你刚买了最新的iPhone，兴奋地想要在手机上运行GPT、Qwen、DeepSeek等主流大模型。然而现实却给了你一记重锤——即使是最强的手机芯片，也根本跑不动那个拥有1750亿参数的庞然大物。

能不能让小模型拥有大模型的智慧？

这就是知识蒸馏要解决的问题。就像武功传承一样——让高手（大模型）把经验传授给徒弟（小模型）。

这篇文章会告诉你：

• 为什么大模型的"谦虚"比"自信"更有价值？
• 小模型如何学习大模型的思考过程？

一、模型温度：让模型"说出真心话"

模型的温度参数（Temperature）是什么？

（1）从一个翻译例子说起
研究人员训练了一个超大的翻译模型，翻译质量接近人类专业译者。当他们要把"我很饿"翻译成英文时，模型给出了标准答案：“I am hungry”。

但是，当研究人员深入查看模型内部时，发现了一个有趣的现象。模型的"内心独白"其实是这样的：

输入："我很饿"模型的思考过程：

• “I am hungry” (最佳翻译) – 85%
• “I’m hungry” (口语化) – 12%
• “I feel hungry” (更正式) – 2%
• “I am starving” (更强烈) – 1%

你看，这个大模型不只是知道标准答案，它还理解了语言的细微差别：什么时候用缩写，什么时候用正式表达，甚至知道"饿"的不同程度。这些概率分布包含了模型对语言的深层理解。

（2）温度参数（Temperature），控制模型"谦虚"程度的开关

如何让模型把这些宝贵的"内心想法"表达出来？这就是温度参数发挥作用的地方。在实际操作中，我们用一个叫"温度"（Temperature）的参数来控制模型输出概率分布的"平滑程度"。

• 低温度（T=1）：模型很"自信"，输出：[85%, 15%, 0%, 0%] – 只关注最优答案

• 高温度（T=5）：模型变"谦虚"，输出：[45%, 35%, 15%, 5%] – 承认其他可能性

（3）为什么"谦虚"的模型更有价值？

这就像问一个翻译专家：“这句话怎么翻译？”

（1）自信的专家（低温度）：“I am hungry！就这样翻译！”
→ 学生只学到了答案，没学到思考过程

（2）谦虚的专家（高温度）：“主要是’I am hungry’，不过口语中也可以说’I’m hungry’，如果想表达更强烈的饥饿感可以用’I’m starving’，正式场合可能更适合’I feel hungry’…”
→ 学生不仅学到了答案，还学到了语言的微妙差别和使用场景

温度参数本质上是在控制模型"教学"的方式。高温度让模型变成一个好老师，不仅给出答案，还解释为什么这样回答，什么情况下可以有其他选择。

这种"谦虚"的概率分布包含了模型的核心智慧，正是知识蒸馏技术想要传递给小模型的宝贵知识。

二、知识蒸馏：让小模型"偷师学艺"

知识蒸馏（Knowledge Distillation）如何让小模型"偷师学艺"？

知识蒸馏的巧妙之处在于，让小模型不只学习答案，更要学习大模型的"思考过程"。

还是刚才的例子。

大模型（老师）："我很饿"应该翻译成：

• “I am hungry” – 85%
• “I’m hungry” – 12%
• “I feel hungry” – 2%
• “I am starving” – 1%

小模型（学生）：我不只要学会输出"I am hungry"，还要理解为什么其他翻译也有一定可能性，以及它们之间的微妙区别。

这样训练出来的小模型，就能在遇到"我饿死了"时，知道应该选择更强烈的表达"I’m starving"。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）的训练过程是什么？

知识蒸馏的训练分为两个阶段：

（1）第一阶段：训练老

用海量数据训练一个大而强的翻译模型，不在乎模型大小和推理速度，只追求翻译质量。

（2）第二阶段：老师教学生

• 给老师和学生看同一个中文句子
• 老师输出"软"概率分布（包含多种翻译可能性）
• 学生不只学标准答案，更学老师的概率分布
• 逐渐让学生的思考方式接近老师

这个过程就像一个经验丰富的译者在指导新手：不只告诉你怎么翻译，还告诉你为什么这样翻译，什么情况下可以有其他选择。

三、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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