DeepSeek-R1如何通过知识蒸馏把推理能力迁移到千问Qwen

知识蒸馏是一种机器学习中的模型压缩技术，旨在将复杂的大型模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到较小的模型（称为学生模型，Student Model）。这一方法特别适用于计算资源有限的设备（如手机或嵌入式设备），在显著降低模型规模的同时，尽量保留性能和精度。通过上述流程，知识蒸馏实现了“以大带小”的能力迁移。流程图清晰地展示了这一技术的关键步骤：教师模型生成预测，学生模型通过学

程序猿李巡天

2484人浏览 · 2025-02-01 10:45:00

程序猿李巡天 · 2025-02-01 10:45:00 发布

DeepSeek-R1是一个通过大规模强化学习训练出的强大推理模型，在数学、编程等推理任务上达到了与OpenAI-o1相当的性能水平。本文将基于DeepSeek团队发布的技术报告，详细解析如何通过知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的推理能力高效地迁移到参数量更小的Qwen系列模型中。

1. 什么是知识蒸馏

知识蒸馏是一种机器学习中的模型压缩技术，旨在将复杂的大型模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到较小的模型（称为学生模型，Student Model）。这一方法特别适用于计算资源有限的设备（如手机或嵌入式设备），在显著降低模型规模的同时，尽量保留性能和精度。

核心原理

知识蒸馏的核心思想是教师模型通过其预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，而学生模型通过学习这些结果逐步提升自己的性能。以下结合流程图具体说明这一过程：

教师模型的作用：
预先训练的教师模型是一个复杂而强大的网络，经过大规模数据训练后，可以提供高质量的预测。例如，它可以预测一个输入属于某个类别的概率分布，而不仅仅是单一的类别标签（即“软标签”）。
在图中，左侧的大型神经网络表示教师模型。
学生模型的训练：
学生模型是一个较小的网络，其复杂度和参数量远低于教师模型。通过模仿教师模型的预测，学生模型逐渐学会在相同任务上的推理能力。
图中右侧的小型神经网络即为学生模型。
知识蒸馏的实现：

教师模型通过训练数据生成预测（Predictions），并将这些预测传递给学生模型。
学生模型不仅学习数据的真实标签（Ground Truth），还通过模仿教师模型的预测结果，捕获额外的知识（如特定类别的相似性）。

输出到目标设备：
蒸馏完成后，学生模型被部署到资源受限的设备上，如图中所示的手机或嵌入式设备。

举例说明

假设我们有一个复杂的卷积神经网络(CNN)模型,它在识别猫和狗的图片方面表现出色。这就是我们的"教师"模型。现在,我们想创建一个更小、更快的模型来部署在移动设备上。这就是我们的“学生模型”。

知识蒸馏的过程如下:

教师模型输出: 对于一张狗的图片,教师模型可能输出[0.1, 0.9]（10%是猫，90%是狗）。

学生训练: 学生模型不仅学习硬标签(这是狗),还学习教师模型的概率分布（软标签）。

软标签: 这个[0.1, 0.9]的分布比简单的[0, 1]标签包含更多信息,因为它反映了图像的细微特征。

总结

通过上述流程，知识蒸馏实现了“以大带小”的能力迁移。流程图清晰地展示了这一技术的关键步骤：教师模型生成预测，学生模型通过学习这些预测实现能力提升，最终部署到低资源设备上。这一过程不仅提高了模型的实用性，也为复杂模型的下游应用提供了高效的解决方案。

2. DeepSeek-R1如何通过知识蒸馏把推理能力迁移到Qwen

接下来我们将基于DeepSeek团队发布的技术报告，详细解析如何通过知识蒸馏技术，将DeepSeek-R1的推理能力高效地迁移到参数量更小的Qwen系列模型中。

2.1 核心概念解析

在深入技术细节前，我们先解释几个关键概念，帮助读者理解蒸馏过程的核心逻辑。

2.1.1 模板：结构化的输出格式

定义：模板是预先设计的文本格式，用于规范模型的输出。例如：
<think>：标记推理过程的开始。
</think>：标记推理过程的结束。
<answer>：标记最终答案的开始。
</answer>：标记最终答案的结束。
作用：
清晰性：像填空题的“提示词”一样，告诉模型“思考过程写在这里，答案写在那里”。
一致性：确保所有输出遵循相同结构，便于后续处理和分析。
可读性：人类可以轻松区分推理过程和答案，提升用户体验。

2.1.2 推理轨迹：模型解题的“思维链”

定义：模型在解决问题时生成的详细步骤也即解决问题时的思考过程，例如：

  <think>     1. 问题分析：方程的结构是否可以因式分解？     2. 尝试分解：x²-5x+6 = (x-2)(x-3)     3. 验证解：x=2和x=3代入原方程成立。   </think>   <answer>     解为x=2或x=3   </answer>

作用：展示模型的逻辑链，使答案生成过程透明化。

2.1.3 拒绝采样：从“试错”中筛选优质数据

定义：生成多个候选答案，通过规则筛选保留高质量样本。
过程：

生成：模型对同一问题输出多个推理轨迹。
过滤：通过自动化规则（如答案正确性检查）或人工审核，剔除错误或低质量样本。
保留：仅将优质样本加入训练集。

类比：类似于考试时先写草稿，最后誊抄正确答案到答题卡。

2.2 蒸馏数据的生成：如何准备“教学材料”

知识蒸馏的第一步是生成高质量的“教学数据”，供小模型学习。

2.2.1 数据来源

推理数据（80%）：由DeepSeek-R1生成，覆盖数学、编程、逻辑推理等任务。
通用数据（20%）：来自DeepSeek-V3的通用任务数据（如写作、问答），确保小模型的多任务能力。

2.2.2 数据生成流程

模板引导生成：要求DeepSeek-R1按<think>和<answer>模板输出推理轨迹。
拒绝采样筛选：

规则过滤：自动检查答案正确性（如数学答案是否符合公式）。
可读性检查：剔除语言混合（如中英文混杂）或冗长段落。

数据整合：最终形成80万条高质量样本，其中推理数据约60万条，通用数据约20万条。

2.3 蒸馏过程：如何让小模型“学以致用”

2.3.1 教师与学生的角色

教师模型：DeepSeek-R1（复杂的大模型，擅长推理）。
学生模型：Qwen系列（如Qwen-7B，参数较小，需学习推理能力）。

2.3.2 训练步骤

数据输入：将80万样本中的问题部分输入Qwen模型，要求其按模板生成完整的推理轨迹（思考过程 + 答案）。
损失计算：对比学生模型生成的完整输出与教师模型（样本）的推理轨迹，通过监督微调（SFT）对齐文本序列。
参数更新：通过反向传播优化Qwen模型的参数，使其逼近教师模型的输出。
迭代训练：重复多轮训练，确保知识充分迁移。

2.4 实例演示：从方程求解看蒸馏效果

2.4.1 任务示例

输入：解方程 (x²-5x+6=0)。
教师模型的标准输出：

  <think>     1. 观察方程结构：二次项系数为1，常数项为6。     2. 寻找两个数a和b，使得a+b=5且ab=6。     3. 得出a=2，b=3，因此方程可分解为(x-2)(x-3)=0。     4. 解得x=2或x=3。   </think>   <answer>     x=2 或 x=3   </answer>

2.4.2 蒸馏前后对比

蒸馏前Qwen-7B输出：

    <answer>     答案是2和3   </answer>

问题：缺乏推理过程，答案正确但不可解释。
蒸馏后Qwen-7B输出：

  <think>     1. 尝试因式分解：x²-5x+6=(x-2)(x-3)。     2. 验证解：x=2和x=3满足原方程。   </think>   <answer>     x=2 或 x=3   </answer>

改进：生成结构化推理过程，答案与教师模型一致。

总结

通过知识蒸馏，DeepSeek-R1的推理能力被高效迁移至Qwen系列小模型。这一过程以模板化输出和拒绝采样为核心，通过结构化数据生成和精细化训练，使小模型在资源受限的场景中也能实现复杂推理任务。这一技术为AI模型的轻量化部署提供了重要参考。

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