deepseek 蒸馏模型

### DeepSeek 蒸馏模型的方法实现 #### 多阶段蒸馏策略概述 DeepSeek的蒸馏模型采用了一种多阶段蒸馏策略来优化小型化AI模型的表现。这种方法不仅提高了小模型的性能，还保持了较高的计算效率[^1]。 #### 关键技术解析 为了有效实施这一过程，DeepSeek引入了几项核心技术： - **教师-学生框架**：大型预训练模型作为“教师”，指导较小的目标模型即“学生”的训练。这种机制允许复杂模式的有效迁移。 - **软标签与硬标签结合**：除了传统的分类任务中的真实标签外，“教师”还会提供预测概率分布形式的额外监督信号。“学生”则尝试模仿这些输出以获得更好的泛化能力[^2]。 - **特征映射一致性约束**：通过对中间层表示施加相似度损失函数，确保两个网络内部结构的一致性，从而进一步增强知识转移的效果。 ```python import torch.nn as nn from transformers import DistilBertModel, BertTokenizerFast class TeacherStudentDistillation(nn.Module): def __init__(self, teacher_model='bert-base-uncased', student_model='distilbert-base-uncased'): super(TeacherStudentDistillation, self).__init__() # 初始化教师和学生的BERT模型实例 self.teacher = DistilBertModel.from_pretrained(teacher_model) self.student = DistilBertModel.from_pretrained(student_model) def forward(self, input_ids, attention_mask=None): with torch.no_grad(): # 教师模型不参与反向传播更新参数 outputs_teacher = self.teacher(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0] outputs_student = self.student(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)[0] return outputs_teacher, outputs_student def distill_loss_fn(outputs_teachers, outputs_students): """定义用于衡量两者差异并促进知识传承的自定义损失函数""" loss_fct = nn.MSELoss() total_loss = sum([loss_fct(output_t.view(-1), output_s.view(-1)) \ for (output_t,output_s) in zip(outputs_teachers,outputs_students)]) return total_loss / len(outputs_teachers) # 创建一个TeacherStudentDistillation对象来进行实际操作... model = TeacherStudentDistillation() input_text = "This is an example sentence." tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer.encode_plus( text=input_text, add_special_tokens=True, max_length=512, padding="max_length", truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) with torch.no_grad(): out_tea, out_stu = model(**inputs) print(distill_loss_fn(out_tea, out_stu)) ``` 此代码片段展示了如何构建基于PyTorch框架下的简单版教师-学生架构，并实现了基本的功能接口以及相应的损失计算逻辑。请注意，在真实的工业级应用场景中可能还需要考虑更多的细节调整和技术优化措施[^3]。