知识蒸馏（Knowledge Distillation）的核心技术细节

之前部署模型遇见模型太大、速度太慢时，我的解决方案一般是选择训练小模型。在做小模型选型时先判断好内存占用和推理耗时，然后优化小模型的精度。当时觉得知识蒸馏和模型裁剪的效果完全不如重新训练小模型。不过近期 LLM（大语言模型）基本都是一个原始版上百 B 的参数，然后蒸馏很多 0.5B、1B、2B、7B 等不同参数量的小模型。最近遇见需要部署一个内存占用约 500M 的模型到手机上，直接部署后甲方反馈速度慢、app 太大。后面想到使用 Distillation 来解决，此文对知识蒸馏中的概念和原理进行整理。

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<div class="stickywrap"><div>
   <?php while ( have_posts() ): the_post(); ?>
      <?php
          // Assign the year to a variable
          $year = get_the_date('Y', '', '', FALSE);
          $year_link = get_year_link($year);
          
          // If your year hasn't been echoed earlier in the loop, echo it now
          if (! isset($year_check) || $year !== $year_check) {
          echo "</div></div><div class='stickywrap'><h3 class='stickywrap-heading'><a href='" . $year_link . "'>" . $year . "</a></h3><div class='stickywrap-inner'>";
          }

          // Now that your year has been printed, assign it to the $year_check variable
          $year_check = $year;
      ?>
      <?php get_template_part('content'); ?>
   <?php endwhile; ?>
</div></div>

```

知识蒸馏（Knowledge Distillation，简称 KD）是一种模型压缩与知识迁移技术，其核心思想是将训练成熟的复杂模型（称为“教师模型”）所蕴含的知识迁移到结构更简洁、计算效率更高的模型（称为“学生模型”）中。这种技术在保持模型性能接近教师模型的同时，显著降低了模型的参数量和推理时间，因此在边缘计算、移动设备部署等场景中还是很有重要应用价值。本文将深入解析知识蒸馏的技术细节，包括核心原理、关键参数、损失函数设计、常见方法及应用场景。​