知识蒸馏是一种将大模型知识迁移到小模型的技术，常用于模型压缩与部署优化。以下是核心内容概览：
✅ 基本概念
- 教师模型：复杂、高性能的大模型（如BERT、GPT）
- 学生模型：轻量、高效的简化模型（如MobileBERT）
- 目标：使学生模型在保持性能的同时，减少计算资源需求
💡 关键思想：通过教师模型的输出（软标签）指导学生模型训练，而非直接使用原始数据。
📌 实现步骤
训练教师模型
- 使用大量数据训练高精度模型
生成软标签
- 教师模型对训练数据进行预测，输出概率分布
- 保留温度参数（temperature）以平滑分布
训练学生模型
- 用软标签和原始数据联合训练学生模型
部署优化
- 学生模型可应用于移动端或嵌入式设备
🧠 应用场景
- 模型轻量化：如移动端NLP任务
- 加速推理：降低计算延迟
- 知识迁移：将专家模型能力传递给新模型
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⚠️ 注意事项
- 温度参数需根据任务调整
- 需确保教师模型的输出质量
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