知识蒸馏（Knowledge Distillation）是将大型模型（Teacher Model）的知识迁移至小型模型（Student Model）的核心技术，常用于模型压缩与部署优化。通过这一方法，小模型可以继承大模型的推理能力，同时显著降低计算成本。

📌 核心概念与流程

  1. Teacher Model
    通常为性能优异但参数庞大的模型，例如 BERT 或 GPT-3。

    Teacher_Model

  2. Student Model
    参数更少的模型，需通过蒸馏过程学习 Teacher 的输出模式。

    Student_Model

  3. 蒸馏过程

    • 训练 Student 模型时，使用 Teacher 的预测结果作为软标签（Soft Label）。
    • 通过最小化两者的输出差异（如 KL 散度）完成知识迁移。
    Knowledge_Distillation_Process

🎯 应用场景

  • 📦 模型压缩：减少模型体积，便于部署到移动端或嵌入式设备。
  • ⏱️ 加速推理：提升推理速度，优化实时应用性能。
  • 💡 知识迁移：将复杂模型的泛化能力传递至轻量模型。

📘 扩展阅读

如需深入了解模型压缩技术，可查看：[模型压缩技术详解] (/resources/nlp-tutorials/model_compression_tutorial)。

📌 提示：知识蒸馏的实践需平衡 Teacher 与 Student 的设计，确保小模型不丢失关键特征。