DeepSeek-R1 如何通过知识蒸馏将推理能力传递给 Qwen

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DeepSeek-R1如何借助知识蒸馏技术实现推理能力轻量化部署

核心内容：
1. 知识蒸馏技术在AI模型压缩中的应用与优势
2. DeepSeek-R1与Qwen系列模型的对比分析
3. DeepSeek团队如何将DeepSeek-R1推理能力传递给Qwen

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

DeepSeek-R1（深度解析 DeepSeek R1：强化学习与知识蒸馏的协同力量），作为一个通过大规模强化学习训练出的强大推理模型，在数学、编程等推理任务上达到了与OpenAI-o1相当的性能水平。然而，如此强大的模型如何能够在资源受限的设备上运行，成为了一个亟待解决的问题。DeepSeek团队通过创新的知识蒸馏技术，成功地将DeepSeek-R1的推理能力传递给了参数量更小的Qwen系列模型，为AI模型的轻量化部署提供了重要参考。本文将详细探讨这一过程。

一、知识蒸馏技术概述

知识蒸馏（知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）：AI 领域的关键技术与发展趋势）是一种机器学习中的模型压缩技术，旨在将复杂的大型模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识迁移到较小的模型（称为学生模型，Student Model）。这一方法特别适用于计算资源有限的设备，如手机或嵌入式设备，它能够在显著降低模型规模的同时，尽量保留性能和精度。

知识蒸馏的核心思想是教师模型通过其预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，而学生模型通过学习这些结果逐步提升自己的性能。预先训练的教师模型是一个复杂而强大的网络，经过大规模数据训练后，可以提供高质量的预测。例如，它可以预测一个输入属于某个类别的概率分布，而不仅仅是单一的类别标签（即“软标签”）。这种软标签相比硬标签（即简单的类别标签）包含了更多的信息，能够反映数据的细微特征，从而有助于学生模型学习到更丰富的知识。

二、DeepSeek-R1与Qwen系列模型

DeepSeek-R1是一个强大的推理模型，它通过大规模强化学习训练，能够在数学、编程等复杂推理任务上表现出色。然而，这样的模型往往伴随着巨大的计算需求和资源消耗，使得它在许多实际应用场景中难以部署。

Qwen系列模型则是针对资源受限场景设计的轻量级模型。它们具有较小的参数量和计算复杂度，能够在低端硬件上高效运行。然而，由于参数量和计算能力的限制，Qwen系列模型在推理能力上往往不如大型模型。

因此，DeepSeek团队面临着一个挑战：如何将DeepSeek-R1的强大推理能力传递给Qwen系列模型，使得这些轻量级模型也能够在复杂推理任务上表现出色。

三、知识蒸馏在DeepSeek-R1与Qwen之间的应用

为了将DeepSeek-R1的推理能力传递给Qwen系列模型，DeepSeek团队采用了知识蒸馏技术。这一过程可以分为以下几个步骤：

1. 生成高质量的教学数据

知识蒸馏的第一步是生成高质量的“教学数据”，供小模型学习。这些数据需要包含丰富的推理过程和正确的答案，以便学生模型能够从中学习到教师模型的推理能力。

在DeepSeek-R1与Qwen的知识蒸馏过程中，教学数据主要由两部分组成：推理数据和通用数据。推理数据占据了80%的比例，由DeepSeek-R1生成，覆盖了数学、编程、逻辑推理等任务。这些数据包含了详细的推理过程和正确的答案，能够充分展示DeepSeek-R1的推理能力。通用数据则占据了20%的比例，来自DeepSeek-V3（DeepSeek-V3 深度剖析：下一代 AI 模型的全面解读）的通用任务数据（如写作、问答），以确保小模型的多任务能力。

为了生成结构化的教学数据，DeepSeek团队还设计了特定的模板，要求DeepSeek-R1按照模板输出推理轨迹。这些模板包括标记推理过程开始的<think>标签、标记推理过程结束的</think>标签、标记最终答案开始的<answer>标签和标记最终答案结束的</answer>标签。通过模板的引导，DeepSeek-R1能够生成符合特定格式的推理轨迹，便于后续的处理和分析。

在生成教学数据的过程中，DeepSeek团队还进行了严格的数据过滤和可读性检查。他们通过自动检查答案正确性和可读性规则，剔除了错误或低质量的样本，确保了教学数据的高质量。最终，他们形成了80万条高质量样本，其中推理数据约60万条，通用数据约20万条。

2. 蒸馏过程

在生成了高质量的教学数据后，DeepSeek团队开始了知识蒸馏的过程。他们将DeepSeek-R1作为教师模型，Qwen系列模型作为学生模型，开始了监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）的训练过程。

在训练过程中，他们将80万样本中的问题部分输入Qwen模型，要求其按照模板生成完整的推理轨迹（思考过程+答案）。然后，他们对比学生模型生成的输出与教师模型的推理轨迹，通过监督微调对齐文本序列。通过反向传播优化Qwen模型的参数，使其逼近教师模型的输出。这一过程需要重复多轮训练，以确保知识充分迁移。

在蒸馏过程中，DeepSeek团队还采用了模板化输出和拒绝采样等核心技术。模板化输出能够确保学生模型生成的推理轨迹符合特定的格式要求，便于后续的处理和分析。拒绝采样则能够进一步筛选出高质量的样本，提高训练效果。

3. 蒸馏效果评估与优化

在完成知识蒸馏后，DeepSeek团队对Qwen系列模型的推理能力进行了评估。他们发现，经过知识蒸馏的Qwen系列模型在多个基准测试上表现出了优异的性能，甚至在某些任务上超越了传统的小模型。

为了进一步优化蒸馏效果，DeepSeek团队还进行了一系列的调整和优化。他们调整了教学数据的比例和分布，以更好地适应Qwen系列模型的特点和需求。同时，他们还优化了蒸馏过程中的参数设置和训练策略，以提高训练效率和效果。

四、知识蒸馏的意义与应用前景

知识蒸馏技术不仅解决了大型模型在资源受限场景下的部署问题，还为AI模型的轻量化部署提供了重要参考。通过知识蒸馏，我们可以将大型模型的复杂知识和推理能力传递给小型模型，使得小型模型也能够在复杂任务上表现出色。这一技术对于推动AI技术的普及和应用具有重要意义。

在未来，随着AI技术的不断发展和应用场景的不断拓展，知识蒸馏技术将发挥更加重要的作用。我们可以预见，在未来的AI应用中，将会有更多的大型模型通过知识蒸馏技术实现轻量化部署，为更多的用户和设备提供高效、智能的服务。

同时，知识蒸馏技术也将为AI模型的开发和优化提供更加灵活和高效的手段。通过知识蒸馏，我们可以更加灵活地调整模型的大小和复杂度，以适应不同的应用场景和需求。这将为AI模型的开发者提供更加广阔的创新空间和发展机遇。

DeepSeek-R1通过知识蒸馏技术成功地将其推理能力传递给了Qwen系列模型，为AI模型的轻量化部署提供了重要参考。这一过程以模板化输出和拒绝采样为核心，通过结构化数据生成和精细化训练，使得小模型在资源受限的场景中也能实现复杂推理任务。知识蒸馏技术不仅解决了大型模型在资源受限场景下的部署问题，还为AI技术的普及和应用提供了有力支持。