DeepSeek是如何通过“蒸馏”技术打造自己的AI模型

最近，外媒对中国公司——DeepSeek进行了猛烈抨击，指控其采用了所谓的“蒸馏”（Distillation）技术，涉嫌抄袭甚至作弊。那么，什么是“蒸馏”技术？

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）无疑是近年来最耀眼的技术突破之一。然而，这些拥有数百亿甚至上千亿参数的庞然大物，虽然性能卓越，却也因其高昂的计算成本和资源需求而难以普及。如何让这些“巨无霸”级别的模型走进千家万户？答案就在于一种被称为知识蒸馏的技术。

目前根据官方的说法，DeepSeek R1 模型的能力在无损的最大参数量模型（671B）下，与 O1 模型齐名，整体能力在开源模型中达到了非常优秀的效果。然而，由于是通过蒸馏的方式进行模型知识转移，且模型本身参数量不大，因此在成本优化上确实能够取得很好的效果。

可以看到我们基本是在第一梯队了，很强 👍🏻。

目前大家可以在官网体验这个优秀的模型，官网默认的对话模型已经升级为 DeepSeek-V3；勾选了深度思考的模型为新模型 DeepSeek-R1。

推荐大家在一些复杂的问题上多使用 深度思考 ，可以看到开启深度思考后，DeepSeek在一些问题的思考方式和角度也是有很多学习的过程。

知识蒸馏是一种将复杂的大模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）的方法。通过这种方式，小模型不仅能够继承大模型的强大能力，还能以更低的成本、更快的速度运行。这就像是一位经验丰富的老师将自己的智慧传授给学生，使他们能够在有限的时间内掌握核心技能。

很多人一听到“蒸馏”就认为这是抄袭，但事实并非如此。蒸馏技术的核心在于知识的迁移，而不是照搬模型的架构或代码。

通过蒸馏，学生模型学习的是老师的“知识”，而不是老师的“长相”。这就像是你去上一门课，学到的是知识点，而不是老师的讲课方式。

蒸馏过程可以分为以下几个步骤：

训练教师模型：首先需要一个性能强大的大型模型作为“老师”，比如DeepSeek 671B大模型。这个模型通常经过海量数据的训练，具备极高的准确率。
准备学生模型：接下来设计一个小巧灵活的学生模型，比如DeepSeek 1.5B小模型。这个模型结构简单、参数少，但潜力巨大。
知识传递：学生模型通过模仿教师模型的输出或中间特征来学习。例如，教师模型可能会生成一个包含多个可能性的概率分布（称为“软标签”），而学生模型则尝试复制这个分布。
优化调整：最后，通过一系列损失函数和训练策略，确保学生模型尽可能接近教师模型的表现。

这个过程有点像你在学习一门新技能时，不断向高手请教，然后自己练习改进的过程。