大模型蒸馏（Model Distillation）其实就是 “老师带学生” 的过程。
📖 定义
大模型蒸馏是一种 模型压缩 技术：用一个已经训练好的 大模型（Teacher，老师） 来指导训练一个 小模型（Student，学生），让小模型学到大模型的“思考方式”，在保持较好精度的前提下，计算和存储开销更小。
🔧 原理
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老师预测：大模型在输入数据上会输出概率分布（不只是最终标签）。
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例如：输入一张猫的图片，大模型输出
- 猫 🐱：0.92
- 狗 🐶：0.06
- 狐狸 🦊：0.02
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学生模仿：小模型不仅学习正确答案（硬标签），还要学习老师给的概率分布（软标签）。
- 这样学生就能学到更多“隐性知识”，比如“猫和狗有点像，但和飞机完全不像”。
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蒸馏训练：通过损失函数结合“真实标签 + 老师的概率分布”来训练小模型。
🎯 优点
- 🚀 推理更快：小模型更轻量，能部署到手机、边缘设备。
- 💾 占用更小：参数量少，存储和内存需求降低。
- 🤝 精度较高：性能尽量接近大模型，而不是从零训练的小模型。
📍 应用场景
- 移动端 AI（语音助手、翻译、图像识别）
- 边缘计算（摄像头、IoT 设备）
- 大模型压缩（ChatGPT 类模型下放到低成本服务器）
通俗比喻：
👉 大模型是一个“超级学霸老师”，小模型是“普通学生”。如果学生只背答案，他成绩可能一般；但如果老师告诉他解题思路和细微区别，学生虽然能力有限，但也能考个好成绩。