最近不少人在聊“大模型蒸餾”，但說實話，很多介紹都太學術、太高深，讓人一看就頭大。

其實這件事背后的邏輯沒那么復雜，本質(zhì)上就是想辦法讓大模型變得更輕、更快、更好用。

我覺得蒸餾不是縮小模型，是提煉能力！

一、先說微調(diào)，是“教大模型學點你的事兒”

現(xiàn)在很多大模型（比如ChatGPT、DeepSeek）都是通用模型，它們懂得挺多，但不一定了解你具體要解決的問題。比如：

• 它沒看過你公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)；
• 它不知道你要的回答格式；
• 它對你業(yè)務流程也不了解。

這時候，你就可以用“微調(diào)”來做點事。

什么是微調(diào)？

通俗點講，就是在現(xiàn)成大模型的基礎上，用你手頭的數(shù)據(jù)，再教它一遍，讓它更懂你的業(yè)務、更貼合你的需求。

微調(diào)有兩種方式：

全量微調(diào)：把整個模型都重新訓練一遍，代價大，適合資源多的大廠。

高效微調(diào)：只改模型的一小部分，成本低，適合個人開發(fā)者和中小團隊。

二、再說蒸餾，是“讓小模型學會大模型的本事”

如果說微調(diào)是“教模型學點新東西”，那蒸餾更像是“讓大模型教小模型怎么干活”。

大模型雖好，但它太重了，部署難、推理慢、成本高，不適合放在輕量化場景，比如移動端、邊緣設備，甚至一些對速度要求高的服務。

什么是蒸餾？

說白了，就是：

1. 先用一個大模型（比如DeepSeek R1）生成一堆高質(zhì)量的答案；

2. 然后讓一個小模型跟著模仿、學習；

3. 最后這個小模型雖然參數(shù)少了很多，但能力也不差，適合在實際項目里用。

這種方式特別適合“壓縮模型體積”“提升推理速度”“降低部署成本”。

三、為什么蒸餾最近又火了？

這波蒸餾熱，有幾個原因：

1. OpenAI出了推理能力超強的O1、O3模型，但沒開源，調(diào)用成本也高；

2. DeepSeek 開源了自己的推理模型，還提供了完整的蒸餾方法，門檻一下就降下來了；

3. 越來越多企業(yè)發(fā)現(xiàn)，與其等通用模型升級，不如直接把已有模型蒸餾一遍，優(yōu)化到能用為止；

4. 蒸餾之后的模型，推理速度快、準確率也不錯，能真正在業(yè)務里落地。

蒸餾是當前模型工程化里最有性價比的方案之一。

四、蒸餾是怎么做的？流程其實不復雜

從 DeepSeek 公布的流程來看，整體就三步：

1.先用強大的教師模型（比如 DeepSeek-R1）生成回答數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅有答案，還有推理過程；

2.把這些數(shù)據(jù)整理干凈，清洗后做成訓練集；

3.學生模型學習這些數(shù)據(jù)，做蒸餾訓練，最終變成一個又輕又能干的小模型。

過程中可能會經(jīng)歷幾輪：初始指令訓練、推理訓練、強化訓練，每一步都讓學生模型更像老師。

五、推薦幾個好用的蒸餾/微調(diào)工具

Unsloth

輕量化微調(diào)框架，省顯存、速度快、支持LoRA和QLoRA。非常適合顯卡資源不多的同學。

LLaMA-Factory

支持超多模型的統(tǒng)一微調(diào)框架，覆蓋了LLaMA3、GLM、Mistral、DeepSeek等主流模型，操作簡單、文檔齊全。

ms-swift（魔搭 ModelScope 出品）

適合多模態(tài)大模型部署和訓練，支持圖像、音頻、視頻等任務，全流程工具鏈，非常適合做項目落地。

最后說幾句

大模型的推理能力越來越強，但真正用得好，還是要結(jié)合工程能力去做“微調(diào)”或“蒸餾”。不管你是在研究模型本身，還是在做項目開發(fā)，這些技術都會是你繞不開的部分。

別覺得復雜，搞清楚原理、選對工具，剩下就是照著流程來。

本文轉(zhuǎn)載自???大圣數(shù)據(jù)星球???，作者：大圣