但凡上过初中的同学，都知道蒸馏这个过程。那好，为什么人家能蒸馏出好东西，你却啥都蒸馏不出来呢。还是当年上课的时候摸鱼摸多了吧。所以今天，请不要摸鱼，我再给你讲一遍蒸馏——人工智能训练中的蒸馏技术。它到底是啥？怎么工作？有何好处？为什么在DeepSeek之前，你从来没有听说过？

大家好我是火箭叔，DeepSeek已经帮我写了很多篇稿子，除了不稳定，其他真没挑的。它为啥莫名其妙就把OpenAI、Google这样的前辈给追上了呢。有人说它是作弊，原因是它在训练大语言模型中使用了“蒸馏”技术。可我要说的是，蒸馏技术又不是DeepSeek发明的，谁都可以用呀。这明明就是一场开卷考试，你怎么能说人家翻了几页书就是在作弊了呢。

所谓“蒸馏”，是让大模型的智慧“缩水不减质”地转移到小模型上的技术。它的过程可以用“老师带学生”的方式来形象化理解。我们可以将大语言模型看作经验丰富的教授，而小模型则是刚入门的学生。蒸馏的目标就是让这个学生不需要学习所有课程，却能掌握教授最重要的知识，并在考试，即推理和任务执行中表现得几乎一样好。

蒸馏的第一步是老师讲解知识：大模型已经经过海量数据训练，拥有非常强的知识储备。但小模型的计算能力有限，无法直接接受相同的训练过程。于是，我们先让大模型回答大量问题，同时记录它的推理过程。这就像教授在讲课时，不仅给出答案，还会详细讲解解题步骤和思考方式，比如解答如下问题：一个房间长11米，宽15米，已有16平方米的地毯，还需要多少才能铺满整个房间？教授会这样教学生：先求出房间的总面积即11✖15=165平方米，然后再用它减去已经有的地毯面积即165-16=149平方米。这一步的核心是让大模型“说出”它的思考过程，而不仅仅是答案。这种方法被称为“链式思考”，它的好处是让小模型在学习时，不只是记住结果，还能掌握如何推理。

蒸馏的第二步是学生学习知识：有了这些大模型的解题记录后，我们就可以开始训练小模型了。但小模型不像大模型那样有强大的记忆力，我们需要专门设计训练方式，让它高效学习。训练小模型的方法类似于让学生做练习题——先给它提供一部分问题，并附带大模型的答案和推理步骤。然后让它模仿大模型的回答方式，逐渐学会如何自己推理。在反复训练后，学生模型就能掌握老师的解题风格，甚至在特定任务上超过大模型了。这很像是教授送给学生的一本“考研真题解析”，其中不仅有答案，还详细讲解了解题思路。学生通过模仿解析的过程，学会如何推理，最终去独立解决新问题。

蒸馏的第三步自然就是学生出山了——让小模型独立考试。此时，我们不再给它大模型的答案，而是让它自己推理并回答问题。如果它的答案和大模型一致，说明它已经学会了这些知识；如果有差距，就继续调整训练方式，直到它的表现足够好。

通过蒸馏技术，我们获得了很多好处。首先是大大降低了计算成本，它不需要庞大的计算资源，甚至可以在一张普通的GPU上运行；其次，小模型的推理速度更快，适合实时应用，比如手机端AI助手、自动翻译工具等。同时，相比传统训练方式，蒸馏所需的数据量更少，因为它直接学习了大模型已经总结过的知识，而不需要重新“读书”。最后，它还可以针对一些特定任务进行微调、优化，比如法律文本分析、医疗诊断等，使其比通用大模型更高效。

所以DeepSeek才能在短时间内，用低得多的成本，实现突破。

那我就奇怪了，蒸馏技术又不是一个新玩意儿，那之前怎么就没有得到足够的关注呢？大概有三点原因。第一，类似OpenAI、Google这样的大公司之前的策略是“规模就是一切”，它们的盈利模式依赖于提供更强的大模型服务，而不是推广小模型。因此，它们更愿意投入更多计算资源去训练更大的模型，而不是优化小模型。第二，蒸馏过程本身也是需要计算资源的，因为让大模型生成大量高质量数据，包括它们的推理步骤，也是一个昂贵的过程。既然都贵，那么在早期，很多团队宁愿直接用大模型，而不是投入额外资源去蒸馏小模型。第三，它得要有人站出来改进才行。传统蒸馏主要让小模型模仿大模型的输出，但新的研究，比如DeepSeek，引入了“链式思考”等方式，让小模型不仅能模仿答案，还能学会推理过程。就让蒸馏变得更有效，因此越来越多的团队开始采用了。

据说现在很多车企已经开始利用蒸馏技术来训练自己的智驾系统了，希望他们步伐迈得再大一些，这过年开车回老家，又累脱了一层皮。

好了，现在你终于知道什么是蒸馏了吧。我是火箭叔，别停下，去探索！