AI的拜師學藝，模型蒸餾技術

什么是模型蒸餾，模型蒸餾是一種高效的模型壓縮與知識轉移方法，通過將大型教師模型的知識精煉至小型學生模型，讓學生模型模仿教師模型的行為和內化其知識，在保持模型性能的同時降低資源消耗。這里面有兩個關鍵對象，一個是教師模型，一個是學生模型，教師模型負責教，學生模型負責學，這和我們人類的老師學生模式似乎一模一樣，看起來很合理，——其實完全不合理，因為AI與人有一個巨大的區別就是，AI的知識與認知是可以直接復制的，就像印刷書籍一樣，非常高效，但為什么仍然要通過教學這種效率極低的方式來復制AI的能力呢。

這是因為教師模型是大模型，擁有非常大的參數量，需要非常強的計算能力，計算成本非常高，但并不是所有的場景都需要如此強大的模型，教師模型好比醫院的教授，他能解決治療很多的病癥，但是如果僅僅是感冒發燒也需要教授來處理的話，成本就會高得不可接受；這時大家就想到了一個辦法，找來一個學生，教授向他教授基本的感冒發燒的知識與看病技巧，所有的感冒發燒病人都由他來處理，這樣就可以降低患者的看病成本，提高看病效率。這里的學生就是AI里的學生模型，它只有較小的參數量，需要的計算能力和計算成本也都較低，能大大降低處理特定事項的成本并提高處理效率。雖然普通人無法學會教授那么多的專業知識與能力，但是在某些較小的方面達到或接近教授的能力，是可以實現的，所謂三個臭皮匠頂個諸葛亮，在AI中學生學習老師能力的過程稱為蒸餾。

蒸餾的步驟也與人類的學生向老師學習的步驟非常相似。第一步，是準備訓練數據，它包括訓練樣本與硬標簽，所謂訓練樣本就是模擬訓練題，硬標簽就是問題答案；第二步，將模擬訓練題提供給教師模型，并輸出教師軟標簽，所謂教師軟標簽就是教師的解題過程；第三步，是將模擬題提供給學生模型，并輸出學生軟標簽與學生答題結果，也就是學生的解題步驟和解題結果；第四步，是總結學生軟標簽與教師軟標簽的差異，及學生解題結果與問題硬標簽的差異，也就是是總結學生解題過程與教師解題過程的差異，及學生答案與問題標準答案的差異，根據差異重新調整學生模型的解題思路，直至基本一致。這樣就完成了模型的蒸餾，蒸餾就是學生將老師的某種問題的解題思路解題能力學會的過程。這和孫悟空拜師學藝異曲同工，用AI的語言就是孫悟空蒸餾了菩提祖師^_^。