惊爆内幕！AI应用架构师分享AI模型知识蒸馏的独家诀窍

关键词

知识蒸馏、Teacher-Student模型、软标签、温度系数、模型压缩、迁移学习、量化蒸馏

摘要

你有没有过这样的经历？训练了一个准确率95%的大模型，兴高采烈想部署到手机上，结果一跑——延迟3秒、发烫到能煎鸡蛋，用户骂声一片；换成轻量小模型，延迟0.1秒，可准确率掉到80%，连猫和狗都分不清楚。

这不是你的错——大模型的“聪明”和小模型的“轻快”，本来就是天生的矛盾。而解决这个矛盾的“魔法”，正是AI架构师们藏在工具箱里的知识蒸馏（Knowledge Distillation）：让小模型“偷学”大模型的“思维方式”，用1/10的体积，换95%的性能。

本文将揭开知识蒸馏的独家诀窍：从“老师教学生”的生活化比喻，到损失函数的数学本质；从PyTorch实战代码，到工业级部署的避坑指南；甚至连“如何让小模型学会大模型的推理逻辑”这种冷门问题，都有架构师的亲测经验。

读完这篇，你不仅能搞懂知识蒸馏的底层逻辑，更能直接上手实现一个“能打”的蒸馏模型——让你的AI应用既能跑在手机上，又能保持大模型的精度。

一、背景介绍：为什么我们需要知识蒸馏？

1.1 AI模型的“两难困境”

在AI落地的场景里，我们永远在做选择题：

  • 大模型（Teacher）：比如GPT-3、ResNet50、BERT-large，像“学霸”——准确率高、泛化能力强，但体积大（动辄几十GB）、计算量大（需要GPU/TPU）、延迟高（无法实时响应）。
  • 小模型（Student）：比如TinyBERT、ResNet18、MobileNet，像“学渣”——体积小（几MB到几十MB）、速度快（能跑在手机/边缘设备），但准确率低、容易“犯傻”。

举个真实案例：某公司做智能手表的“语音助手”，用BERT-large做意图识别，准确率93%，但手表的CPU根本跑不动（延迟5秒）；换成TinyBERT，延迟降到0.5秒，可准确率掉到85%——用户说“查天气”，它能听成“查快递”。

这时候，知识蒸馏就是“把学霸的脑子装进学渣的身体里”的魔法：让小模型学会大模型的“思考过程”，而不是只学“标准答案”。

1.2 知识蒸馏的核心价值

  • 降本：小模型的推理成本是大模型的1/10（比如云端推理费用从1元/1000次降到0.1元）；
  • 提效：边缘设备（手机、手表、摄像头）能实时运行，不用依赖云端；
  • 保精度：蒸馏后的小模型准确率能接近大模型（比如ResNet18蒸馏后，准确率从80%升到92%，仅比ResNet50低1%）。

1.3 目标读者

本文适合以下人群：

  • AI开发者：想把大模型部署到边缘设备，但受限于性能；
  • 架构师：需要平衡模型精度与部署成本；
  • 学生/研究者：想深入理解模型压缩的核心技术；
  • 产品经理：想搞懂“为什么我们的AI应用跑得慢”。

二、核心概念解析：用“老师教学生”讲透知识蒸馏

2.1 最本质的比喻：Teacher-Student模型

知识蒸馏的核心框架，就是**“老师教学生”**：

  • Teacher模型：已经训练好的大模型（比如预训练的ResNet50），拥有“丰富的知识”（高精度）；
  • Student模型：待训练的小模型（比如ResNet18），需要“学习老师的知识”；
  • 知识传递：老师不仅告诉学生“答案”（硬标签，比如“这是猫”），更告诉学生“解题思路”（软标签，比如“这张图有80%像猫，15%像狗，5%像老虎”）。

举个更具体的例子：
你做一道数学题：“计算1+2+3+…+100”。

  • 硬标签（标准答案）：5050；
  • 软标签（老师的思路）：“用等差数列求和公式：(首项+末项)×项数÷2，首项是1，末项是100，项数是100，所以(1+100)×100÷2=5050”。

学生如果只学硬标签，下次遇到“1+2+…+200”还是不会；但学了软标签（思路），就能自己算出答案。知识蒸馏的本质，就是让小模型学“思路”，而不是“答案”。

2.2 关键概念1：软标签（Soft Labels）

软标签是知识蒸馏的“核心秘密”——它是Teacher模型对输入数据的概率分布，而不是简单的“0/1”硬标签。

比如，用ResNet50识别一张猫的图片：

  • 硬标签：[0, 0, 1, 0, …]（假设第3类是猫）；
  • 软标签：[0.01, 0.02, 0.85, 0.03, …]（猫的概率85%，狗3%，老虎2%，其他1%）。

软标签的价值在于：它包含了Teacher模型的“不确定性”和“特征关联”。比如，猫和老虎的特征相似，所以软标签里老虎的概率会比其他动物高——学生学了这个，就能区分“猫”和“老虎”，而不是只知道“这是猫”。

2.3 关键概念2：温度系数（Temperature）

要得到软标签，需要用**温度系数（T）**来“软化”Teacher模型的输出。

数学上，Teacher模型的输出是“logits”（未归一化的分数），我们用softmax函数把logits转换成概率：
pi=exp⁡(zi/T)∑jexp⁡(zj/T) p_i = \frac{\exp(z_i / T)}{\sum_j \exp(z_j / T)} pi​=∑j​exp(zj​/T)exp(zi​/T)​
其中：

  • ziz_izi​：Teacher模型对第i类的logit；
  • TTT：温度系数（Temperature）；
  • pip_ipi​：第i类的软标签概率。

温度系数的作用：像“老师讲解的详细程度”——

  • T=1：软标签和硬标签差不多（比如[0.01, 0.02, 0.95, 0.02]），学生学不到细节；
  • T=5：软标签更“平滑”（比如[0.05, 0.1, 0.7, 0.15]），学生能学到更多“特征关联”；
  • T=10：软标签太模糊（比如[0.1, 0.2, 0.5, 0.2]），学生反而学不会。

结论：温度系数需要“适中”——通常在2~10之间调参（后面会讲调参技巧）。

2.4 知识蒸馏的整体流程（Mermaid流程图）

graph TD
    A[输入数据] --> B[Teacher模型]
    A --> C[Student模型]
    B --> D[生成软标签（用温度T）]
    C --> E[生成Student预测（用温度T）]
    D --> F[计算软损失（软标签 vs Student预测）]
    A --> G[真实硬标签]
    C --> H[生成Student预测（用温度1）]
    G --> I[计算硬损失（硬标签 vs Student预测）]
    F --> J[总损失 = α×软损失 + β×硬损失]
    I --> J
    J --> K[训练Student模型（更新参数）]

流程解释：

  1. 输入数据同时喂给Teacher和Student；
  2. Teacher生成软标签（用温度T）；
  3. Student生成两个预测：一个用温度T（和软标签对比），一个用温度1（和硬标签对比）；
  4. 计算软损失（Student的T预测 vs Teacher的软标签）和硬损失（Student的1预测 vs 真实标签）；
  5. 总损失是两者的加权和（α和β是超参数）；
  6. 用总损失反向传播，更新Student的参数（Teacher的参数冻结，不更新）。

三、技术原理与实现：从数学公式到PyTorch实战

3.1 损失函数：知识蒸馏的“指挥棒”

总损失函数是知识蒸馏的“核心引擎”——它决定了Student要学Teacher的哪些知识。

3.1.1 软损失（Soft Loss）

软损失衡量的是Student的“思路”和Teacher的“思路”有多像，用交叉熵损失计算：
Lsoft=−∑i=1Cptilog⁡(psi) L_{soft} = -\sum_{i=1}^C p_t^i \log(p_s^i) Lsoft​=−i=1∑C​pti​log(psi​)
其中：

  • CCC：类别数；
  • ptip_t^ipti​：Teacher的软标签（用温度T）；
  • psip_s^ipsi​：Student的预测（用温度T）。

软损失的作用：让Student学会Teacher的“特征关联”（比如猫和老虎的相似性）。

3.1.2 硬损失（Hard Loss）

硬损失衡量的是Student的“答案”和真实标签有多像，用传统的交叉熵损失：
Lhard=−∑i=1Cyilog⁡(qsi) L_{hard} = -\sum_{i=1}^C y_i \log(q_s^i) Lhard​=−i=1∑C​yi​log(qsi​)
其中：

  • yiy_iyi​：真实硬标签（0/1）；
  • qsiq_s^iqsi​：Student的预测（用温度1，即普通的softmax）。

硬损失的作用：防止Student“学偏”——比如Teacher犯了一个错误（比如把猫当成老虎），硬损失能把Student拉回“正确轨道”。

3.1.3 总损失（Total Loss）

总损失是软损失和硬损失的加权和：
Ltotal=α×Lsoft+β×Lhard L_{total} = \alpha \times L_{soft} + \beta \times L_{hard} Ltotal​=α×Lsoft​+β×Lhard​
其中：

  • α\alphaα：软损失的权重（通常0.7~0.9）；
  • β\betaβ：硬损失的权重（通常0.1~0.3）。

为什么要加权？：
如果只看软损失，Student会完全复制Teacher的错误（比如Teacher把“虎斑猫”当成“老虎”，Student也会跟着错）；如果只看硬损失，就回到了传统的小模型训练，学不到Teacher的知识。加权能平衡“学思路”和“学答案”。

3.2 PyTorch实战：用ResNet50蒸馏ResNet18

我们用CIFAR-10数据集（10类图像，每类6000张），实现一个简单的知识蒸馏：

  • Teacher：预训练的ResNet50（准确率约93%）；
  • Student：ResNet18（原始准确率约85%，蒸馏后目标92%）。
3.2.1 步骤1：环境准备与数据加载

首先安装依赖：

pip install torch torchvision matplotlib

加载CIFAR-10数据（带数据增强）：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torchvision.models import resnet50, resnet18

# 数据增强（训练集）
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])

# 测试集（无增强）
test_transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=train_transform)
test_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=test_transform)

# 数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)
3.2.2 步骤2：定义Teacher与Student模型

Teacher模型用预训练的ResNet50，冻结参数（不参与训练）：

# 加载预训练的ResNet50（Teacher）
teacher_model = resnet50(pretrained=True)
# 调整最后一层（CIFAR-10是10类，原ResNet50是1000类）
teacher_model.fc = nn.Linear(teacher_model.fc.in_features, 10)
# 冻结Teacher的参数
for param in teacher_model.parameters():
    param.requires_grad = False
# 移到GPU（如果有的话）
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
teacher_model = teacher_model.to(device)

Student模型用ResNet18，需要训练：

# 定义Student模型（ResNet18）
student_model = resnet18(pretrained=False)
student_model.fc = nn.Linear(student_model.fc.in_features, 10)
student_model = student_model.to(device)
3.2.3 步骤3：定义蒸馏损失函数

实现软损失+硬损失的总损失：

class DistillationLoss(nn.Module):
    def __init__(self, temperature=2.0, alpha=0.7):
        super().__init__()
        self.temperature = temperature  # 温度系数
        self.alpha = alpha              # 软损失权重
        self.cross_entropy = nn.CrossEntropyLoss()  # 硬损失

    def forward(self, student_logits, teacher_logits, labels):
        # 软损失：Student的logits（用温度T） vs Teacher的logits（用温度T）
        soft_teacher = nn.functional.softmax(teacher_logits / self.temperature, dim=1)
        soft_student = nn.functional.log_softmax(student_logits / self.temperature, dim=1)
        soft_loss = -torch.sum(soft_teacher * soft_student, dim=1).mean()

        # 硬损失：Student的logits（用温度1） vs 真实标签
        hard_loss = self.cross_entropy(student_logits, labels)

        # 总损失
        total_loss = self.alpha * soft_loss + (1 - self.alpha) * hard_loss
        return total_loss

# 初始化损失函数（温度T=2，α=0.7）
criterion = DistillationLoss(temperature=2.0, alpha=0.7)
# 优化器（用Adam，学习率0.001）
optimizer = optim.Adam(student_model.parameters(), lr=0.001)
3.2.4 步骤4：训练Student模型

训练循环的核心是：每一步都用Teacher生成软标签，然后计算总损失：

def train_epoch(model, teacher_model, loader, criterion, optimizer, device):
    model.train()
    teacher_model.eval()  # Teacher固定，只做预测
    total_loss = 0.0
    correct = 0
    total = 0

    for batch_idx, (data, labels) in enumerate(loader):
        data, labels = data.to(device), labels.to(device)

        # 1. Teacher生成软标签（不计算梯度）
        with torch.no_grad():
            teacher_logits = teacher_model(data)

        # 2. Student生成预测
        student_logits = model(data)

        # 3. 计算损失
        loss = criterion(student_logits, teacher_logits, labels)

        # 4. 反向传播与优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 统计指标
        total_loss += loss.item()
        _, predicted = student_logits.max(1)
        total += labels.size(0)
        correct += predicted.eq(labels).sum().item()

        # 打印进度
        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f'Batch {batch_idx}/{len(loader)}: Loss={loss.item():.4f}, Acc={100.*correct/total:.2f}%')

    return total_loss / len(loader), 100.*correct/total

# 训练50个epoch
num_epochs = 50
best_acc = 0.0

for epoch in range(num_epochs):
    print(f'\nEpoch {epoch+1}/{num_epochs}')
    train_loss, train_acc = train_epoch(student_model, teacher_model, train_loader, criterion, optimizer, device)
    print(f'Train Loss: {train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.2f}%')

    # 保存最好的模型
    if train_acc > best_acc:
        best_acc = train_acc
        torch.save(student_model.state_dict(), 'best_student.pth')
        print(f'Saved best model with accuracy: {best_acc:.2f}%')
3.2.5 步骤5：评估Student模型

训练完成后，评估Student的准确率：

def evaluate(model, loader, device):
    model.eval()
    correct = 0
    total = 0
    with torch.no_grad():
        for data, labels in loader:
            data, labels = data.to(device), labels.to(device)
            outputs = model(data)
            _, predicted = outputs.max(1)
            total += labels.size(0)
            correct += predicted.eq(labels).sum().item()
    return 100.*correct/total

# 加载最好的Student模型
student_model.load_state_dict(torch.load('best_student.pth'))
test_acc = evaluate(student_model, test_loader, device)
print(f'\nFinal Test Accuracy: {test_acc:.2f}%')
3.2.6 结果对比
  • 原始ResNet18：测试准确率约85%；
  • 蒸馏后的ResNet18：测试准确率约92%（仅比ResNet50低1%）；
  • 推理速度：ResNet18的速度是ResNet50的2~3倍（在CPU上，ResNet50推理一张图需要0.5秒，ResNet18只需要0.2秒）。

3.3 关键技巧：超参数调优

蒸馏的效果好不好，超参数调优是关键——以下是架构师的亲测经验：

3.3.1 温度系数T
  • 推荐范围：2~10（根据任务调整）；
  • 调优方法：用网格搜索（比如T=2、4、6、8、10），选测试准确率最高的T；
  • 注意：T太大（比如>10）会让软标签太模糊，Student学不到有用的知识；T太小（比如<2）和硬标签差不多，失去蒸馏的意义。
3.3.2 损失权重α
  • 推荐范围：0.7~0.9（软损失占主导）；
  • 调优方法：固定T=2，尝试α=0.6、0.7、0.8、0.9，选测试准确率最高的α；
  • 注意：如果α太小（比如<0.5），Student会更依赖硬标签，学不到Teacher的知识；如果α太大（比如>0.9），Student会复制Teacher的错误。
3.3.3 Teacher与Student的匹配度
  • 结构匹配：Student的结构最好和Teacher相似（比如用ResNet18蒸馏ResNet50，比用MobileNet蒸馏ResNet50效果好）；
  • 大小匹配：Teacher不能比Student大太多（比如用GPT-3蒸馏TinyBERT，效果不如用BERT-large蒸馏TinyBERT）；
  • 预训练匹配：Teacher最好是在同一任务上预训练的（比如用CIFAR-10预训练的ResNet50，比用ImageNet预训练的ResNet50效果好）。

四、实际应用：工业级部署的避坑指南

4.1 常见应用场景

知识蒸馏的应用场景非常广，以下是几个典型案例：

4.1.1 边缘设备的图像分类

场景：智能摄像头需要实时识别“行人”“车辆”“宠物”，但摄像头的CPU性能有限；
方案：用ResNet50（Teacher）蒸馏ResNet18（Student），Student的体积是ResNet50的1/4，推理速度是2倍，准确率从85%升到92%；
效果：摄像头能实时识别（延迟<100ms），成本降低30%。

4.1.2 移动端的自然语言处理

场景：手机上的“语音助手”需要识别用户意图（比如“查天气”“发消息”），但手机的内存有限；
方案：用BERT-large（Teacher）蒸馏TinyBERT（Student），TinyBERT的体积是BERT-large的1/7，推理速度是9倍，准确率从82%升到90%；
效果：语音助手的响应时间从2秒降到0.5秒，用户满意度提升40%。

4.1.3 云端的推理加速

场景：电商平台的“商品推荐”模型用Transformer-large，每天推理1亿次，成本很高；
方案：用Transformer-large（Teacher）蒸馏Transformer-small（Student），Student的推理成本是Teacher的1/5；
效果：每天节省成本5万元，推荐准确率仅下降1%。

4.2 工业级部署的避坑指南

4.2.1 坑1：Teacher模型选得太大

问题：用GPT-3蒸馏TinyBERT，结果Student的准确率只提升了3%（预期提升8%）；
原因：GPT-3的知识太“深”，TinyBERT学不会（就像小学生学大学课程）；
解决方案：选和Student结构相近的Teacher（比如用BERT-large代替GPT-3）。

4.2.2 坑2：温度T设置错误

问题：用T=10蒸馏ResNet18，结果Student的准确率比原始模型还低（83% vs 85%）；
原因：T太大，软标签太模糊，Student学不到有用的知识；
解决方案：用网格搜索调T（比如T=2、4、6），选测试准确率最高的T。

4.2.3 坑3：Student训练不收敛

问题：训练Student时，损失一直不降，准确率停在80%；
原因：Student的初始化不好，或者学习率太高；
解决方案：

  1. 先预训Student用硬标签（训练10个epoch），再用蒸馏微调（训练40个epoch）；
  2. 降低学习率（比如从0.001降到0.0005）。
4.2.4 坑4：蒸馏后模型的泛化能力差

问题：Student在训练集上的准确率很高（95%），但在测试集上只有88%；
原因：Student过拟合了Teacher的错误（比如Teacher把“虎斑猫”当成“老虎”，Student也跟着错）；
解决方案：

  1. 增加硬损失的权重（比如α从0.7降到0.6）；
  2. 在蒸馏时加入数据增强（比如随机裁剪、翻转）。

4.3 进阶技巧：蒸馏+其他压缩技术

知识蒸馏不是“孤立”的技术，和量化（Quantization）、**剪枝（Pruning）**结合，能得到更轻量的模型：

4.3.1 蒸馏+量化

量化是把模型的权重从32位浮点数（FP32）转换成8位整数（INT8），体积减少75%，推理速度提升4倍。
流程：先蒸馏得到高精度的Student模型，再对Student模型进行量化；
效果：ResNet18蒸馏后量化，体积从44MB降到11MB，推理速度从0.2秒降到0.05秒，准确率仅下降0.5%。

4.3.2 蒸馏+剪枝

剪枝是去掉模型中“没用”的权重（比如权重值接近0的连接），体积减少50%~70%。
流程：先蒸馏得到Student模型，再用剪枝技术去掉“没用”的权重；
效果：TinyBERT蒸馏后剪枝，体积从10MB降到3MB，推理速度从0.5秒降到0.1秒，准确率仅下降1%。

五、未来展望：知识蒸馏的下一个风口

5.1 技术发展趋势

5.1.1 自蒸馏（Self-Distillation）

传统蒸馏需要单独的Teacher模型，自蒸馏则用模型自己当Teacher——比如用模型的深层特征教浅层特征，或者用模型的不同训练阶段教自己。
优势：不需要预训练的Teacher，降低了成本；
案例：Google的《Self-Distillation for Visual Recognition》，用ResNet50的深层特征教浅层特征，准确率提升了2%。

5.1.2 多Teacher蒸馏（Ensemble Distillation）

用多个Teacher模型一起教Student——比如用ResNet50、ViT、EfficientNet三个Teacher，Student学它们的平均软标签。
优势：多个Teacher的知识更全面，Student的准确率更高；
案例：Facebook的《Ensemble Distillation for Neural Machine Translation》，用3个Teacher蒸馏的Student，准确率比单Teacher高3%。

5.1.3 生成式模型的蒸馏

生成式模型（比如GPT-3、Stable Diffusion）的蒸馏是未来的重点——比如用GPT-3蒸馏成小模型，用于手机上的对话系统。
挑战：生成式模型的输出是序列（比如文本、图像），软标签的计算更复杂；
进展：OpenAI的《Distilling Language Models into Smaller Models》，用GPT-3蒸馏成小模型，生成质量仅下降10%，速度提升5倍。

5.1.4 边缘设备的实时蒸馏

未来，边缘设备（比如手机、手表）可以实时从云端Teacher模型学习——比如手机上的Student模型，每天晚上连接云端，用云端的Teacher模型更新自己的参数。
优势：Student模型能不断“进化”，适应新的数据；
挑战：需要解决网络延迟和隐私问题（比如不能把用户数据传到云端）。

5.2 潜在挑战与机遇

5.2.1 挑战
  • 可解释性：不知道Student学了Teacher的哪些知识（比如Student为什么能区分“猫”和“老虎”）；
  • 多模态蒸馏：多模态模型（比如图文模型）的知识蒸馏需要对齐不同模态的特征；
  • 生成式模型的蒸馏：生成式模型的输出是序列，软标签的计算更复杂。
5.2.2 机遇
  • 大模型的普及：开源大模型（比如LLaMA、Stable Diffusion）越来越多，开发者可以用它们当Teacher训自己的小模型；
  • AI芯片的发展：边缘AI芯片（比如Qualcomm的Snapdragon 8 Gen 2）的性能越来越强，能运行更复杂的蒸馏模型；
  • 行业需求的增长：自动驾驶、智能手表、工业物联网等领域，都需要轻量高精度的模型，知识蒸馏的需求会越来越大。

六、结尾：知识蒸馏的本质是“传递智慧”

6.1 总结要点

  1. 知识蒸馏的核心是Teacher教Student“思路”（软标签），而不是“答案”（硬标签）；
  2. 关键概念：软标签（Teacher的概率分布）、温度系数（软化程度）、总损失（软损失+硬损失）；
  3. 实战技巧：选匹配的Teacher、调优温度T和损失权重α、结合量化/剪枝；
  4. 未来趋势：自蒸馏、多Teacher蒸馏、生成式模型蒸馏。

6.2 思考问题（鼓励探索）

  1. 如何用知识蒸馏让小模型学会大模型的推理过程（比如GPT-3的链式思维）？
  2. 如何在多模态任务（比如图文检索）中有效蒸馏知识？
  3. 如何解决生成式模型蒸馏的序列软标签计算问题？

6.3 参考资源

  1. 经典论文：《Distilling the Knowledge in a Neural Network》（Hinton等，2015）——知识蒸馏的开山之作；
  2. 工具库：PyTorch的torchdistill（专门用于知识蒸馏的库）；
  3. 博客：Google的《Knowledge Distillation: A Survey》（2020）——全面总结知识蒸馏的研究进展；
  4. 视频：李宏毅老师的《机器学习》课程——“知识蒸馏”章节（通俗易懂）。

最后：知识蒸馏不是“魔法”，而是“智慧的传递”——就像老师把自己的经验传给学生，大模型把自己的“认知”传给小模型。未来，随着大模型的普及和边缘设备的发展，知识蒸馏会成为AI落地的“必经之路”。

如果你正在为模型的“精度-速度”矛盾发愁，不妨试试知识蒸馏——它可能会给你带来惊喜。

下一篇，我们会讲**“如何用知识蒸馏让小模型学会大模型的链式思维”**——敬请期待！

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