DeepSeek R1技术报告关键解析(5/10)：知识蒸馏：如何让小模型也能具备强推理能力？

1. 什么是知识蒸馏？

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种让小模型从大模型学习的技术，类似于一位资深老师将自己的知识浓缩后，传授给学生。

大模型通常计算量大、推理速度慢，而小模型虽然计算资源消耗更少，但推理能力往往不如大模型。通过知识蒸馏，小模型可以继承大模型的推理能力，同时保持较低的计算成本。

在 DeepSeek-R1 训练过程中，研究人员通过知识蒸馏，让较小的模型也能具备较强的推理能力。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 通过蒸馏学习到了 DeepSeek-R1 的推理模式，在多个基准测试上表现优异。

2. 知识蒸馏的核心原理

知识蒸馏的基本流程如下：

1. 大模型生成高质量数据

   • 让 DeepSeek-R1 生成大量的推理过程，包括数学计算、代码推理等任务的详细答案。
   • 这些答案不仅包含最终结果，还包含完整的推理链条，帮助小模型理解解题逻辑。

2. 小模型学习大模型的输出

   • 小模型不会直接从零开始训练，而是通过监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）来模仿大模型的推理过程。
   • 通过不断优化，小模型可以逐渐学会像大模型一样进行推理。

3. 优化训练策略

   • 研究人员采用不同的方法提升蒸馏效果，例如：
     • 选择高质量的数据进行训练，去除错误或低质量的推理结果。
     • 让小模型专注于某些特定任务，比如数学、代码推理，提高任务特定的推理能力。

3. 知识蒸馏对小模型的影响

通过知识蒸馏，研究人员成功让小模型的推理能力大幅提升。

例如，在 AIME 2024 数学测试中，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的正确率达到了 72.6%，大幅超过传统的小模型。以下是不同模型在多个任务上的对比结果：

任务	QwQ-32B-Preview	DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
AIME 2024（数学推理 Pass@1）	50.0%	47.0%	72.6%
MATH-500（数学任务 Pass@1）	90.6%	91.6%	94.3%
GPQA Diamond（复杂问答 Pass@1）	54.5%	55.0%	62.1%

可以看出，单独用强化学习训练小模型（DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B）效果并不理想，而经过知识蒸馏后，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的推理能力大幅提升，接近甚至超越了某些更大的模型。

4. 为什么知识蒸馏比直接训练小模型更有效？

训练小模型通常会遇到以下问题：

• 计算资源有限，难以进行大规模强化学习训练。
• 直接训练的小模型难以捕捉复杂的推理模式，导致推理能力较弱。
• 训练数据可能不足，导致小模型难以泛化到不同类型的推理任务。

而知识蒸馏通过以下方式克服了这些问题：

• 让小模型学习大模型已经优化好的推理策略，减少训练难度。
• 通过精挑细选的训练数据，避免训练过程中引入过多低质量的样本。
• 让小模型直接学习推理过程，而不仅仅是答案，提高推理能力的可迁移性。

5. 知识蒸馏 vs. 强化学习

虽然强化学习可以提升 AI 的推理能力，但其计算成本较高，且对小模型不一定适用。相比之下，知识蒸馏更加适合训练小模型：

• 强化学习 需要 AI 通过不断试错来优化推理过程，训练时间长，计算成本高。
• 知识蒸馏 让小模型直接学习大模型的推理模式，训练成本低，效果更稳定。

研究结果表明，直接对小模型进行强化学习，其推理能力仍然难以媲美蒸馏后的模型。例如：

• 经过大规模强化学习的 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B，表现与 QwQ-32B-Preview 相当，但未能超越后者。
• 经过知识蒸馏的 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，在多个任务上超越了 OpenAI-o1-mini，证明了蒸馏的有效性。

6. 一点小结

知识蒸馏是一种让小模型学习大模型推理能力的重要技术，在 DeepSeek-R1 训练过程中，研究人员通过知识蒸馏让较小的模型也能在数学、代码推理等任务上取得优秀的成绩。

相比直接强化学习，小模型通过蒸馏获得了更稳定的推理能力，同时训练成本也更低。

结合强化学习、优化训练数据和提升推理效率，知识蒸馏技术可以让小模型发挥更强的作用。

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