蒸馏技术

知识蒸馏通常涉及将大模型（教师）的知识迁移到小模型（学生）

通过知识蒸馏技术利用R1模型训练其他模型的步骤如下：

1. 准备阶段

教师模型（R1）：固定R1的参数，确保其处于推理模式，用于生成软标签（Soft Labels）和中间特征。
学生模型：选择结构更轻量的模型（如更少层数或参数量），作为待训练的目标模型。
数据集：使用与R1训练数据分布相似的输入数据（可复用原数据或新领域数据）。

2. 知识迁移策略

(1) 输出层蒸馏（Logits Distillation）

软标签生成：用R1对输入数据推理，获取输出层的概率分布（通过温度参数$T$软化，如$T=3$）。
损失函数：最小化学生模型输出与R1软标签的KL散度（Kullback-Leibler Divergence）：
温度调整：训练初期使用较高$T$以平滑分布，后期逐渐降低至$T=1$。

(2) 中间特征蒸馏（Feature Distillation）

特征对齐：对齐学生与R1的中间层特征（如注意力头输出或隐藏状态）。
损失函数：使用均方误差（MSE）或余弦相似度约束特征距离：

(3) 联合训练（Combined Loss）

总损失：结合蒸馏损失与真实标签的交叉熵损失：
权重调整：典型设置如$\alpha=0.5, \beta=0.3$，需根据任务调整。

3. 训练流程

数据预处理：对输入数据标准化，与R1的预处理保持一致。
前向传播：输入数据至R1和学生模型，分别获取输出及中间特征。
损失计算：根据上述策略计算总损失。
反向传播：仅更新学生模型的参数，保持R1固定。
迭代优化：重复直至学生模型收敛。

4. 关键优化技巧

渐进式蒸馏：从简单样本开始训练，逐步增加数据复杂度。
动态温度调节：根据训练阶段调整$T$，初期软化知识，后期聚焦真实分布。
注意力迁移：强制学生模型模仿R1的注意力矩阵分布（如最小化注意力头间的相似性损失）。

5. 应用场景示例

模型压缩：将R1的能力迁移至轻量级模型（如移动端部署）。
领域适配：用R1的通用知识辅助学生模型适应新领域（如医疗文本生成）。
多任务学习：通过蒸馏将R1的多任务能力集成到单一学生模型中。

6. 注意事项

容量匹配：学生模型不宜过小，需保留足够能力吸收R1的知识。
过拟合控制：监控学生模型在验证集的表现，避免过度依赖软标签。
计算资源：蒸馏过程需频繁调用R1生成标签，可能消耗较多计算资源。