黑 DeepSeek 的「模型蒸餾」究竟是什麼？

黑 DeepSeek 的「模型蒸餾」究竟是什麼？（下完指令後，由ChatGPT4o生成臉書文）

最近，DeepSeek 在大模型圈子裡掀起了不少討論，而所謂的「模型蒸餾（Model Distillation）」究竟是怎麼一回事？這篇文章詳細解析了這項技術的原理與落地過程！

什麼是模型蒸餾？

簡單來說，模型蒸餾是一種知識提取技術，它的核心思想是讓小型「學生模型」學習大型「教師模型」的行為，從而在保留性能的同時，大幅減少計算需求與存儲空間。

關鍵步驟：

訓練教師模型 → 使用大量數據訓練一個複雜且強大的深度學習模型。

生成軟標籤（Soft Labels） → 透過教師模型的輸出獲取每個類別的概率分布，而非單純的「硬標籤」（0 或 1）。

訓練學生模型 → 讓學生模型學習來自教師模型的「知識」，包括軟標籤的細節，以提高泛化能力。

問題來了：為什麼這與 ChatGPT 不同？

模型蒸餾過程通常需要訪問教師模型的內部參數與輸出，但像 ChatGPT 這類閉源大模型是無法提供這些資訊的。

這也意味著，想要讓學生模型完美復刻 GPT-4o 或 DeepSeek，並不是簡單靠模型蒸餾就能辦到的！