深入对比：fine-tuning Distillation与transfer Learning的最佳应用场景解析

微调 vs 蒸馏 vs 迁移学习

微调 vs 蒸馏 vs 迁移学习，作者插图

随着Deepseek-R1及其蒸馏模型的推出，许多机器学习工程师在思考：蒸馏和微调之间有什么区别？而在大语言模型崛起之前非常流行的迁移学习，似乎为何被遗忘了？

在本文中，我们将探讨它们之间的差异，并确定哪种方法最适合哪些情况。

注意： 虽然本文聚焦于大语言模型，但这些概念同样适用于其他人工智能模型。

虽然这种方法在大语言模型时代之前就已被使用，但在ChatGPT出现后，它变得极为流行。如果你知道GPT代表什么——“生成预训练变换器”，那么就很容易理解这种兴起的原因。“预训练”部分表明模型已经经过训练，但它可以进一步针对特定目标进行训练。这就是微调的作用所在。

微调，作者图片

简单来说，微调是一个过程，我们使用一个已经在大型数据集上学习了通用模式的预训练模型，然后在一个较小的、任务特定的数据集上进一步训练它。这有助于模型在专业任务或领域（如医疗建议或法律文本）上表现得更好。

计算能力： 一般来说，基础模型的规模相对较大，因此您需要大量的计算能力来进行微调。虽然有一些方法可以简化这一过程（例如参数高效微调（LoRA、QLoRA）），但进行微调并随后部署仍然需要大量的计算能力。
需要专业的标记数据： 您必须准备一个数据集。正如我们所知，在机器学习中，模型的性能取决于训练数据的质量。

生成预训练变换器微调：使用 OpenAI API，您可以微调自己的生成预训练变换器模型。
Mistral：使用 Llama 7B 进行了微调，以在多个不同任务上表现得更好。最终的微调模型被称为 Mistral 7B，尽管其体积较小，但仍具有相对良好的性能。

知识蒸馏，作者图片

蒸馏，或称知识蒸馏，是使用一个更大、更复杂的模型（“教师”）来训练一个更小、更高效的模型（“学生”）的过程。目标是利用教师模型的知识来创建一个运行更快、占用内存更少的学生模型。

蒸馏的一个关键方面是使用软标签而不是标准的硬标签。它们之间有什么区别？

通常，大语言模型首先为每个可能的单词生成概率。之后，选择概率最高的单词。例如，如果你问一个大语言模型：

谁是美国现任总统？

概率分布可能如下所示：

在“标准”训练中，使用硬标签——这意味着正确答案（例如，“特朗普”）的概率设定为100%，而所有其他单词的概率均为0%。然而，在知识蒸馏中，我们使用来自教师模型的软标签，使学生模型能够从完整的概率分布中学习。这有助于学生模型学习其教师模型的“思维方式”。

性能有限： 学生模型永远无法超越其教师模型。即使学生模型的规模相似，它的表现也只能与教师相当，而永远无法更好。
需要访问软标签： 教师模型必须提供软标签，这意味着你需要对其进行完全访问。你不能使用像 ChatGPT 这样的闭源模型，因为它们只提供硬标签（文本输出）。相反，蒸馏通常使用允许直接访问概率分布的开源模型进行。