大模型落地之痛

当前千亿级大模型面临严峻的部署困境：GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元，而工业场景往往要求响应速度<200ms。传统蒸馏技术虽能压缩模型，但普遍存在精度滑坡超过15%的问题——直到DeepSeek提出多模态渐进框架MPD，‌

一、什么是蒸馏技术

1. 蒸馏技术定义

   模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型复杂模型（教师模型，比如：DeepSeek R1 671B）的知识迁移到小型高效模型（学生模型，比如：Qwen 7B）的技术。

   其核心目标是在保持模型性能的同时，显著降低模型的计算复杂度和存储需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。通过模仿教师模型的输出，训练一个较小的学生模型，从而实现知识的传递。教师模型通常具有较高的性能，但计算成本高昂，而学生模型则更加轻量级，推理速度更快，且内存占用更少。

2. 蒸馏技术的优势

   •显著提升推理能力

   通过从大模型中蒸馏知识，小模型在推理任务中的表现大幅提升，蒸馏后的模型在推理基准测试中表现出色，比如：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在 AIME 2024 上实现了55.5%的 Pass@1，超越了其他先进开源模型

   •资源效率高

   小模型在推理任务中表现出色，同时计算成本大幅降低，通过减少模型参数量（如从671B 到7B），显著降低了计算资源需求，提升了推理速度

   •灵活性强

   蒸馏技术可以应用于多种开源模型，具有广泛的适用性

二、DeepSeek蒸馏技术创新点

1. 数据蒸馏与模型蒸馏结合

   DeepSeek的蒸馏技术将数据蒸馏与模型蒸馏相结合，实现了从大型复杂模型到小型高效模型的知识迁移。这种结合方式不仅提升了模型的性能，还显著降低了计算成本。

   数据蒸馏的作用

   数据蒸馏通过优化训练数据，帮助小模型更高效地学习。DeepSeek利用强大的教师模型生成或优化数据，这些数据包括数据增强、伪标签生成和优化数据分布。例如，教师模型可以对原始数据进行扩展或修改，生成丰富的训练数据样本，从而提高数据的多样性和代表性。

   模型蒸馏的优化

   在模型蒸馏方面，DeepSeek通过监督微调（SFT）的方式，将教师模型的知识迁移到学生模型中。具体来说，DeepSeek使用教师模型生成的800,000个推理数据样本对较小的基础模型（如Qwen和Llama系列）进行微调。这一过程不包括额外的强化学习（RL）阶段，使得蒸馏过程更加高效。

   结合的优势

   数据蒸馏与模型蒸馏的结合，使得DeepSeek的蒸馏模型在推理基准测试中取得了显著的性能提升。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024上实现了55.5%的Pass@1，超越了QwQ-32B-Preview（最先进的开源模型）。这种结合方式不仅提高了模型的性能，还降低了计算资源的需求，使得模型更适合在资源受限的环境中部署。

2. 高效知识迁移策略

   DeepSeek在知识迁移策略上进行了多项创新，以实现高效的知识传递和模型优化。

   知识迁移策略优化

   DeepSeek采用了多种高效的知识迁移策略，包括基于特征的蒸馏和特定任务蒸馏。基于特征的蒸馏通过将教师模型中间层的特征信息传递给学生模型，帮助学生模型更好地捕捉数据的本质特征。特定任务蒸馏则针对不同的具体任务，如自然语言处理中的机器翻译和文本生成，对蒸馏过程进行针对性优化。

   蒸馏模型的性能提升

   这些策略的优化使得DeepSeek的蒸馏模型在多个基准测试中表现优异。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上实现了72.6%的Pass@1，在MATH-500上实现了94.3%的Pass@1。这些结果表明，DeepSeek的蒸馏模型不仅在性能上接近甚至超越了原始的大型模型，还在计算效率上具有显著优势。

三、DeepSeek蒸馏技术4个核心步骤

1. 数据准备

   使用 DeepSeek R1 模型生成高质量的推理样本（约800k个样本）。这些样本用于后续的小模型微调，确保小模型能够学习到大模型的关键能力。

2. 模型选择

   选择不同参数量的开源模型（如6个不同规模的模型）作为蒸馏目标。

   这些模型通过有监督微调（SFT）的方式进行训练。

3. 有监督微调(SFT)

   使用从 DeepSeek R1 蒸馏出的数据对小模型进行直接微调。

   通过这种方式，小模型能够显著提升在推理任务中的表现。

4. 性能评估

   在多个开源基准测试中评估蒸馏模型的性能，如 LiveCodeBench 和 MATH-500。结果显示，蒸馏后的模型在推理任务中表现优异，甚至超越了一些大规模模型。

四、蒸馏模型的性能表现

1. 推理效率提升

   DeepSeek的蒸馏模型在推理效率方面表现出显著的提升，这主要得益于模型结构的优化和蒸馏技术的应用。通过将知识从大型复杂模型（教师模型）迁移到小型高效模型（学生模型），DeepSeek的蒸馏模型在计算资源、内存使用和推理速度方面都实现了显著的优化。

   计算资源优化

   蒸馏模型的参数量大幅减少，例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B，相比原始的DeepSeek-R1（671B参数），计算复杂度显著降低。这使得模型在推理时所需的计算资源大幅减少，更适合在资源受限的环境中部署。

   内存占用减少

   由于参数量的减少，蒸馏模型在内存占用方面也表现出色。以DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B为例，其内存占用仅为原始模型的1/80左右。这意味着模型可以在更小的内存空间中运行，降低了硬件要求。

   推理速度提升

   推理速度是衡量模型效率的重要指标。DeepSeek的蒸馏模型在推理速度上实现了显著提升。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在处理复杂的推理任务时，推理速度比原始模型提高了约50倍。这种速度的提升使得模型能够更快地响应用户请求，提供实时的推理结果。

2. 性能与原始模型对比

   尽管蒸馏模型的参数量大幅减少，但通过高效的知识迁移策略，DeepSeek的蒸馏模型在性能上仍然能够接近甚至超越原始的大型模型。这主要得益于以下几方面：

   性能保持策略

   DeepSeek采用了多种策略来确保蒸馏模型的性能。例如，通过监督微调（SFT）的方式，将教师模型的推理数据样本用于学生模型的训练。这种策略使得学生模型能够学习到教师模型的关键知识和推理模式，从而在性能上接近教师模型。

   基准测试结果

   在多个基准测试中，DeepSeek的蒸馏模型表现优异。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在AIME 2024基准测试中实现了55.5%的Pass@1，超越了QwQ-32B-Preview（最先进的开源模型）。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上实现了72.6%的Pass@1，在MATH-500上实现了94.3%的Pass@1。这些结果表明，蒸馏模型在推理任务上不仅能够保持高性能，还能在某些情况下超越原始模型。

   与原始模型对比

   通过对比蒸馏模型和原始模型的性能，可以更直观地了解蒸馏技术的效果。例如，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B在AIME 2024上实现了70.0%的Pass@1，在MATH-500上实现了94.5%的Pass@1。这些结果与原始的DeepSeek-R1模型相比，虽然在绝对性能上略有差距，但在计算效率和资源占用方面的优势使其在实际应用中更具价值。

五、应用场景

• 移动与边缘计算

  蒸馏模型体积小巧，适合在资源受限的设备上运行，如智能摄像头、智能手表。

• 在线推理服务

  在电商推荐、智能问答系统中，蒸馏模型能够快速响应用户请求，提升用户体验。

• 扩展应用场景

  在医疗、金融、教育等领域，蒸馏模型将发挥更大作用，如疾病诊断、风险评估、个性化学习辅助等。

• 多模态数据处理

  开发更有效的信息融合和特征提取方法，提升蒸馏模型在多模态任务中的性能。

六、蒸馏模型架构设计与训练

DeepSeek的蒸馏模型架构设计充分考虑了效率与性能的平衡，通过精心设计的模型结构，实现了从大型复杂模型到小型高效模型的知识迁移。

1.1、教师模型与学生模型的选择

教师模型：DeepSeek选择的教师模型是其自主研发的大型语言模型DeepSeek-R1，该模型具有671B参数，具备强大的推理能力和广泛的知识覆盖。教师模型的强大性能为蒸馏过程提供了丰富的知识基础。

学生模型：学生模型则基于Qwen和Llama系列架构，这些架构在计算效率和内存占用方面表现出色。通过选择这些架构，DeepSeek确保了学生模型在资源受限的环境中能够高效运行。

1.2、架构设计的关键点

层次化特征提取：DeepSeek的蒸馏模型采用了层次化特征提取机制。教师模型在处理输入数据时，会生成多层特征表示，这些特征表示包含了数据的丰富语义信息。学生模型通过学习这些特征表示，能够更好地理解数据的结构和模式。

多任务适应性：为了提高模型的泛化能力，DeepSeek的蒸馏模型设计了多任务适应性机制。学生模型不仅学习教师模型的输出，还针对不同的任务需求进行优化。例如，在自然语言处理任务中，学生模型能够根据具体的任务（如文本分类、机器翻译等）调整自身的结构和参数，从而更好地适应任务需求。

1.3、架构优化策略

参数共享与压缩：DeepSeek采用了参数共享和压缩技术，以进一步优化模型的存储和计算效率。通过共享部分参数，学生模型在保持性能的同时，显著减少了参数数量和存储需求。

轻量化模块设计：在学生模型中，DeepSeek引入了轻量化模块设计。这些模块在保持模型性能的同时，大幅降低了计算复杂度。例如，使用轻量级的注意力机制模块，使得学生模型能够高效地处理长文本输入。

2、训练过程与优化方法

DeepSeek的蒸馏模型训练过程包括多个关键步骤，通过精心设计的训练策略和优化方法，确保了模型的高效训练和性能提升。

2.1、训练数据的准备

数据来源：训练数据主要来自教师模型生成的推理数据样本。DeepSeek使用教师模型对大量输入数据进行处理，生成高质量的输出数据，这些数据作为学生模型的训练样本。数据增强：为了提高数据的多样性和代表性，DeepSeek采用了数据增强技术。通过对原始数据进行扩展、修改和优化，生成了丰富的训练数据样本，从而提高了学生模型的学习效率。

2.2、训练过程

监督微调（SFT）：DeepSeek采用监督微调的方式，将教师模型的知识迁移到学生模型中。具体来说，学生模型通过学习教师模型的输出概率分布，调整自身的参数，以尽可能接近教师模型的性能。

损失函数设计：在训练过程中，DeepSeek设计了混合损失函数，结合了软标签损失和硬标签损失。软标签损失鼓励学生模型模仿教师模型的输出概率分布，而硬标签损失则确保学生模型正确预测真实标签。通过这种混合损失函数，学生模型能够在保持高效的同时，学习到教师模型的关键知识。

2.3、优化方法

温度参数调整：在蒸馏过程中，DeepSeek引入了温度参数来调整软标签的分布。较高的温度参数可以使分布更加平滑，从而帮助学生模型更好地学习教师模型的输出。随着训练的进行，温度参数逐渐降低，以提高蒸馏效果。

动态学习率调整：为了提高训练效率，DeepSeek采用了动态学习率调整策略。通过根据训练进度和模型性能动态调整学习率，确保了模型在训练过程中的稳定性和收敛速度。

正则化技术：为了避免过拟合，DeepSeek在训练过程中引入了正则化技术。例如，使用L2正则化项来约束模型的参数，防止模型过于复杂，从而提高模型的泛化能力。

通过这些训练过程和优化方法，DeepSeek的蒸馏模型不仅在性能上接近甚至超越了原始的大型模型，还在计算效率和资源占用方面表现出色，为资源受限场景下的应用提供了强大的支持。

七、行业实践

拥有自己公司的 DeepSeek R1，李飞飞 50美金蒸馏出 s1 模型案例剖析

s1 并非是一个综合大模型，它仅在解决数学问题的能力很强，但其他方面就稍弱，但不妨碍这套方面在企业的落地应用，因为企业就是要解决专业领域问题。与 s1 最接近的是 DeepSeek R1 的一系列蒸馏模型，蒸馏微调训练得到较小参数规模模型，参数从 1.5B 到 70B。

s1 使用 Google Gemin 蒸馏数据集得到，DeepSeek 蒸馏模型微调训练使用了 80W条数据，而 s1 只用了 1000条数据，这是算力成本低到50美金的原因。首先这1000条数据是从58000条数据中精选出来的。其次就是推理阶段引入了预算强制方法，强制设定思考过程的最大和最小长度，让 AI 在回答问题时不能想都不想就瞎蒙，也不能一直陷入私循环，这个方法简单，但有效提高了模型的推理性能。

每个公司都可以低成本拥有媲美 DeepSeek R1 的自己的 s1 大模型，仿照李飞飞教授精选 1000条左右专业领域高质量数据，注意包括推理过程的描述，也可以只准备问题，推理过程及结果数据通过大模型蒸馏得到。

实际上李飞飞所使用的数据集里面有相当一部分原本是有答案的，但是还是让 Gemini 重新生成了过程和答案，这个量级的数据对于任何一个企业来说都不太难。有了这些数据以后，就去微调训练 Qwen 32B 或者类似规模的模型，最后推理任务时，通过预算强制的方法限定推理长度，这就得到一个专属您企业的领域专家 DeepSeek R1 大模型。