大模型开发平台TLM介绍

天纪大模型开发平台整合最新 AI 技术，提供模型广场、数据广场，模型微调、模型部署和模型评测等大模型开发的完整解决方案，为用户提供全套 LLMOPS 工程能力，助力业务快速基于通用模型开发出行业模型并部署服务。

模型蒸馏简介

大模型蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的核心原理是将大型、高性能的“教师模型”（Teacher Model）所学到的知识迁移至结构更简单、计算成本更低的“学生模型”（Student Model）。其基本思想不仅限于学习真实标签（hard labels），而是利用教师模型在训练数据上输出的类别概率分布——即“软标签”（soft labels），这些软标签包含类别间的相对关系和不确定性信息，蕴含了更丰富的知识。

蒸馏过程中，学生模型通过最小化其输出与教师模型输出之间的差异（通常使用KL散度等损失函数）进行训练。常引入温度参数（Temperature）来软化概率分布，使小模型更容易学习到类别间的隐含关系。此外，总损失通常由蒸馏损失和传统交叉熵损失（针对真实标签）加权组成。

通过这种方式，学生模型能在推理效率更高的前提下，逼近甚至接近教师模型的性能，实现模型压缩与加速，广泛应用于大模型部署优化中。

模型蒸馏数学原理

大模型蒸馏的数学原理主要基于软标签的知识迁移，其核心是通过优化学生模型（Student）使其输出逼近教师模型（Teacher）的平滑概率分布。设输入为 x，类别数为 K。

1. Softmax with Temperature

教师模型通常使用一个高于1的温度 T 来生成更平滑的概率分布：

其中 zi​ 是第 i 类的logit输出。高温 T 使概率分布更“软”，保留类别间关系信息。

学生模型也用相同温度 T 计算其软化概率 pi​。

2. 蒸馏损失函数（Distillation Loss）

使用KL散度衡量学生与教师软标签之间的差异：​​

乘以 T平方 是为了在梯度传播时保持损失量级稳定。

3. 总损失

通常结合真实标签的交叉熵损失（使用 T=1）：

其中 y 是真实标签，α 是平衡权重。

通过该联合优化，学生模型既学习真实标注，又模仿教师的泛化能力，实现高效知识迁移。

模型蒸馏实践

在TLM平台的模型蒸馏模块可创建模型蒸馏任务。用户只需要选择教师模型和学生模型、数据集、参数设置（平台已内置）即可创建蒸馏任务。

平台提供蒸馏前后模型的评测报告，可以直观的评估教师模型和学生模型之间的能力差异。

模型蒸馏过程中可以查看所使用的GPU、CPU、容器的监控信息，同事可查看运行日志。