AI的拜师学艺，模型蒸馏技术

什么是模型蒸馏，模型蒸馏是一种高效的模型压缩与知识转移方法，通过将大型教师模型的知识精炼至小型学生模型，让学生模型模仿教师模型的行为和内化其知识，在保持模型性能的同时降低资源消耗。这里面有两个关键对象，一个是教师模型，一个是学生模型，教师模型负责教，学生模型负责学，这和我们人类的老师学生模式似乎一模一样，看起来很合理，——其实完全不合理，因为AI与人有一个巨大的区别就是，AI的知识与认知是可以直接复制的，就像印刷书籍一样，非常高效，但为什么仍然要通过教学这种效率极低的方式来复制AI的能力呢。

这是因为教师模型是大模型，拥有非常大的参数量，需要非常强的计算能力，计算成本非常高，但并不是所有的场景都需要如此强大的模型，教师模型好比医院的教授，他能解决治疗很多的病症，但是如果仅仅是感冒发烧也需要教授来处理的话，成本就会高得不可接受；这时大家就想到了一个办法，找来一个学生，教授向他教授基本的感冒发烧的知识与看病技巧，所有的感冒发烧病人都由他来处理，这样就可以降低患者的看病成本，提高看病效率。这里的学生就是AI里的学生模型，它只有较小的参数量，需要的计算能力和计算成本也都较低，能大大降低处理特定事项的成本并提高处理效率。虽然普通人无法学会教授那么多的专业知识与能力，但是在某些较小的方面达到或接近教授的能力，是可以实现的，所谓三个臭皮匠顶个诸葛亮，在AI中学生学习老师能力的过程称为蒸馏。

蒸馏的步骤也与人类的学生向老师学习的步骤非常相似。第一步，是准备训练数据，它包括训练样本与硬标签，所谓训练样本就是模拟训练题，硬标签就是问题答案；第二步，将模拟训练题提供给教师模型，并输出教师软标签，所谓教师软标签就是教师的解题过程；第三步，是将模拟题提供给学生模型，并输出学生软标签与学生答题结果，也就是学生的解题步骤和解题结果；第四步，是总结学生软标签与教师软标签的差异，及学生解题结果与问题硬标签的差异，也就是是总结学生解题过程与教师解题过程的差异，及学生答案与问题标准答案的差异，根据差异重新调整学生模型的解题思路，直至基本一致。这样就完成了模型的蒸馏，蒸馏就是学生将老师的某种问题的解题思路解题能力学会的过程。这和孙悟空拜师学艺异曲同工，用AI的语言就是孙悟空蒸馏了菩提祖师^_^。