选择参数量大、精度高的模型作为教师（如BERT、ResNet152），需确保其在目标任务上表现优异。通过上述流程，可系统化构建高效轻量模型，平衡性能与资源消耗。实际应用中需根据任务需求调整蒸馏强度和模型结构。知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂、高精度）的知识到学生模型（轻量、高效）中实现模型压缩。